Sieć Natura 2000 a stan lokalnej gospodarki obszarów wiejskich Zielonych Płuc Polski – ujęcie modelowe

Mariusz Dacko

doi:10.53098/wir.2010.1.146/13

Autor

Mariusz Dacko Autor jest pracownikiem naukowym Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie

DOI:

https://doi.org/10.53098/wir.2010.1.146/13

Słowa kluczowe:

Natura 2000, rolnictwo, aktywność ekonomiczna, drzewa regresyjne

Abstrakt

W opracowaniu przedstawiono modele drzew regresyjnych objaśniających kształtowanie się stanu sektora rolniczego oraz aktywności ekonomicznej mieszkańców obszarów wiejskich Zielonych Płuc Polski. Prezentowane modele stanowiły próbę empirycznej weryfikacji pesymistycznych poglądów o stanie lokalnej gospodarki gmin szeroko objętych specjalną ochroną ptaków i siedlisk w ramach sieci Natura 2000 na terenach ZPP. Wyniki modeli przedstawiały proste kryteria wyodrębniania gmin o zróżnicowanym poziomie rozwoju aktywności ekonomicznej i rolnictwa. Umożliwiły także ocenę ważności wykorzystanych predyktorów, które stanowiły wyróżnione w projekcie badawczym subkomponenty rozwoju zrównoważonego. Wyniki przewidywań modeli drzew regresyjnych przedstawiono na mapach, co umożliwiło ocenę przestrzennego kształtowania się lokalnej gospodarki na obszarach ZPP.

Bibliografia

Bołtromiuk A., Kłodziński M., 2009: Konflikt sieci Natura 2000 z procesem rozwoju gminy. „Czas Morza” 3 (39).

Breiman L., Friedman J., Olshen R.A., Stone Ch. J., 1993: Classification and Regression Trees. Chapman and Hall, New York.

Dacko M., 2007: Badanie rynku mieszkań w Olsztynie z zastosowaniem metod statystycznych. Studia i materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości. „Rynek nieruchomości – analizy, modelowanie, inwestowanie” 15, 3–4.

Łapczyński M., 2003: Drzewa klasyfikacyjne w badaniach satysfakcji i lojalności klientów (http://www.statsoft.pl/czytelnia/marketing/drzewa.pdf).

Łapczyński M., 2007: Wpływ aktywności mieszkańców na poziom życia w gminach woj. małopolskiego (http://www.statsoft.pl/czytelnia/8_2007/Lapczynski05.pdf).

Manasse P., Roubini N., 2009: „Rules of thumb” for sovereign debt crises. „Journal of International Economics” 78, 2: 192–205. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2008.12.002

Sokołowski A., 2002: Metody stosowane w Data mining. Materiały seminaryjne „Data mining – metody i przykłady”. Statsoft, Kraków.

Sroka W., Dacko M., 2010: Ocena czynników rozwoju przodujących gospodarstw rolniczych z wykorzystaniem drzew regresyjnych typu C & RT. „Zagadnienia Ekonomiki Rolnej” 2.