Procedury analizy decyzyjnej w ocenie regionalnej konkurencyjnosci rolnictwa

Anna Kołodziejczak, Ewa Nowak

Procedury analizy decyzyjnej w ocenie regionalnej konkurencyjności rolnictwa

Wstęp1.

Osiąganie dobrych efektów działalności jest celem wszystkich podmiotów mają-cych wpływ na poziom rozwoju regionów. Wolny rynek prowadzi do pogłębienia nierówności między regionami, dlatego tak istotne są funkcje władz publicznych i podejmowane przez nie decyzje prowadzące do podwyższenia poziomu gospo-darczego regionów i niwelowania ich nadmiernego zróżnicowania. Wybór wła-ściwych działań rozwojowych dla regionu wiąże się ze znajomością specjalizacji gospodarczej wynikającej z posiadania i dostępności zasobów dających faktyczną lub potencjalną przewagę konkurencyjną. W skali lokalnej konkurencja to działa-nia promujące miejscowości lub gminy, swoistego rodzaju lokalny marketing, ale też budowa infrastruktury, starania o fundusze (Domański 2006).

Kształtowanie konkurencyjności regionów jest sumą trzech czynników: kon-kurencyjności podmiotów gospodarczych, konkurencyjności przestrzeni i konku-rencyjności struktur gospodarczych (Toczyski 1999). Można ją określić zarówno jako proces w wyniku, którego uzyskuje się przewagę, w rezultacie której postę-puje rozwój lub jako stan, jaki region posiada dzięki szczególnym cechom środo-wiska naturalnego lub sprawności podmiotów w tym regionie działających. Kon-kurencyjność regionu w sensie przedmiotowym to zdolność zaspakajania popytu na dobra i usługi na rynkach lokalnym i ponadregionalnym przy zapewnieniu trwałego i relatywnie wysokiego dochodu. Zróżnicowanie regionalnych zasobów prowadzi do gospodarczej, branżowej bądź gałęziowej konkurencyjności usługo-wej, przemysłowej czy rolniczej (Markowski 2005).

Miarą konkurencyjności jest zdolność do efektywnego wykorzystania czynni-ków produkcji, przede wszystkim kapitału, technologii oraz ludzi. Konkurencyj-ność przedmiotowa regionów może być mierzona różnymi metodami. Najczęściej posługujemy się tu bezpośrednim porównywaniem dostępnych w regionach za-sobów oraz rezultatami ich wykorzystania. Do porównań służą mierniki zatrud-nienia, dochodów, zysków, migracji itd.

Celem opracowania jest próba zastosowania procedury analizy decyzyjnej do oceny regionalnej konkurencyjności rolnictwaza pomocą wielokryterialnej meto-

38 Anna Kołodziejczak, Ewa Nowak

dy PROMETHEE (Preference Ranking Organization Methods of Enrichment Eva-luations) i na tej podstawie wyznaczenie miejsca regionów na skali konkurencji przedmiotowej (Nowak 2005).

Zadania oceny województw2.

Dokonujemy oceny województwa ri є R, gdzie ri – oznacza i-te woje wództwo, a R jest zbiorem województw. Województwa porównujemy parami ze względu na różne kryteria oceny. Poszczególnym kryteriom oceny przypisujemy wagi, jako miary względnej ważności kryteriów, takie że:

wj > 0 i ∑=

k

j 1wj = 1,

gdzie wj oznacza wagę przypisaną j-temu kryterium, j = 1, 2, ..., p, a p jest liczbą rozpa trywanych kryteriów oceny województw w świetle przyjętych cech. Przed-stawiony powyżej lub podobny sposób „ważenia” kryteriów jest stosowany w wielu dziedzinach.

Jeżeli uznamy, że wszystkie kryteria oceny poziomu rozwoju wo jewództw są jednakowo ważne, to wagi dla tych kryteriów przyj mują jednakowe wartości. Bę-dzie to oczywiście szczególny przypadek ogólnej zasady przypisywania wag.

W przypadku przypisywania wag kryteriom istotny jest kon kretny podmiot decyzyjny, który przypisuje wagi, np. samorząd woje wództw, któremu zależy na pozyskiwaniu inwestorów i podniesieniu jakości życia mieszkańców, czy też in-westor, kierujący się najczęściej tylko chęcią dużego zysku.

Porównując województwa pod względem poszczególnych kry teriów trudno zwykle określić, jaka różnica w wielkościach oceny staje się już tak istotna, aby przesądzić o przewadze jednego województwa nad innym. Zgodnie z założeniami metody PROMETHEE, przy ocenianiu, podmioty decyzyjne wyrażają swoje prefe-rencje (priorytety), tak że można je ująć za pomocą pewnych funkcji, które na-zwano funkcjami kryterialnymi oceny preferencji. Funkcja kryterialna to funkcja przyjmująca wartości rzeczywiste, zdefi niowana na zbiorze X, która bezpośrednio odzwierciedla cenność lub wartość elementów X zgodnie z pewnym celem (Brans i in. 1986, Vincke 1992, Lasek 1996). W naszym przypadku takimi funkcjami kry-terialnymi oceny preferencji będą funkcje pozwalające wyrazić „intensywność”, z jaką podmiot decyzyjny preferuje woje wództwo, załóżmy r1 w porównaniu do województwa r2, ze względu na dane kryterium. Ta „intensywność” preferencji zależy od różnicy ocen między województwami ze względu na badane kryterium oceny. Mogą być stosowane funkcje kryterialne oceny preferencji o różnych po-staciach (Brans i in. 1986, Kasprzak 2002). W sytuacji naj prostszej (klasycznej w teorii decyzji), gdy orzeka się tylko dwie możli wości, mianowicie: zupełną, mocną preferencję lub indyferencję, czyli obojętność, brak preferencji – stosuje się modele dyskretne, w których zakłada się, że o preferencji lub indyferencji decydują pewne wartości progowe różnic ocen między analizowanymi warian-

Procedury analizy decyzyjnej w ocenie regionalnej konkurencyjności rolnictwa 39

tami. W sytuacji pozwalającej ujawnić preferencje w postaci określonej wiel-kości (siły) preferencji, zmieniającej się w sposób ciągły wraz ze zmiana-mi różnic ocen między analizowanymi wariantami – stosuje się model ciągły, typ VI funkcji (Lasek 1996).

Na rycinie 1 wielkość dj umiesz-czona na osi poziomej oznacza róż-nice w ocenach ze względu na badane kryterium. Wielkość Pj – (oś pio nowa) wskazuje na intensywność preferencji, a wielkość s (uśredniona wartość średniej arytmetycznej i odchylenia standar-dowego) dla każdej cechy jest parametrem funkcji (wprowadza użytkownik metody), i które mają wpływ na kształt funkcji, a więc intensywność preferencji (Lasek l996, Nowak 2004). Przy tak przyjętych założeniach, jeżeli różnice w oce-nach, ze względu na badane kryterium, tj. wielkości dj są mniejsze od sj inten-sywność preferencji wzrasta wraz ze wzrostem różnic w ocenach d. Dla różnic w ocenach większych od s, tj. wielkościach d, przekraczających s, odczytywana jest zupełna preferencja. Jest to zgodne z zachowaniem się ludzi, którzy są skłon-ni zdecydowanie przedkładać jedną opcję nad inną, jeżeli różnica ich ocen jest dostatecz nie duża, natomiast przy mniejszych różnicach ocen przyjmować natę-żenie preferencji rosnące proporcjonalne do różnicy ocen.

Wyznaczone, na podstawie funkcji kryterialnych preferencji, wielkości inten-sywności preferencji (siły preferencji) dla poszczegól nych województw pozwalają na skonstruowanie grafów uporządko wania województw, umożliwiających ich analizę z punktu widzenia uwzględnianych cech. Będą to tzw.: graf przewyższa-nia (ang. ontranking graph), graf porządku częściowego (ang. partial ranking graph) oraz graf porządku zupełnego (ang. complete ranking graph). Wierzchołkami tych gra-fów są analizowane województwa. Dla każdej pary województw r1, r2 obliczany jest indeks prefe rencji:

,1;),(),(11

2121 ∑ =∑===

k

jj

k

jjj wrrPwrrp

gdzie: Wj, j = 1, 2, ..., k są standaryzowanymi wagami analizowanych kry teriów, Pj oznacza intensywność preferencji dla r1 w porównaniu do r2 ze względu na j-te kryterium, a k jest liczbą wszystkich analizowanych kryteriów. Analogicznie do indeksu preferencji ϖ (r1 r2), obliczany jest indeks preferencji r2 w stosunku do r1: ϖ (r2, r1). Obliczamy dwa indeksy preferencji, ponieważ ze względu na pewne kry-teria r1 ma „przewagę” nad r2, podczas gdy ze względu na inne kryteria r2 może mieć „prze wagę” nad r1. Na podstawie wielkości indeksów preferencji ϖ (r1, r2) i ϖ (r2, r1), obliczonych dla każdej pary województw konstruujemy graf przewyż-szania. W grafi e tym węzłami są województwa, a łukami – wiel kości indeksów preferencji.

Ryc. 1. Model „ciągły” analizy preferencji

1

0 s d

Pj

Typ VI


Na podstawie wielkości indeksów preferencji ϖ dla każdego woje wództwa, za-łóżmy r1, możemy obliczyć indeks φ+(r1), zwany „dodat nim przepływem przewyż-szania” (ang. leaying fl ow lub positive outranking fl ow), wyrażający stopień, w jakim województwo „przewyższa” wszyst kie pozostałe (jest bardziej preferowany niż pozostałe), z uwzględnie niem wszystkich analizowanych kryteriów. Indeks ten jest obliczany jako suma wszystkich wartości ϖ, wielkości preferencji dla r1, obliczo-nych przy porównywaniu województwa r1 z wszystkimi innymi województ wami, uśredniony liczbą analizowanych województw. Możemy także ob liczyć indeks φ–(r1), zwany „ujemnym przepływem przewyższania” (ang. entering fl ow lub negative outran-king fl ow), który pozwoli z kolei wy razić stopień, w jakim województwo, załóżmy nadal r1, jest „przewyż szane” przez wszystkie pozostałe województwa (jest mniej preferowane niż inne województwa). Indeks ten jest sumą wszystkich ϖ, obliczo-nych dla wszystkich województw, wyrażających ich przewagę nad r1 i uśred niony liczbą analizowanych województw. Ten indeks wyraża więc, na ile inne wojewódz-twa są bardziej preferowane w stosunku do r1, lub inaczej, na ile r1, jest mniej pre-ferowane, jeżeli weźmiemy pod uwagę wszystkie rozpatrywane kryteria.

Biorąc pod uwagę wartości φ+ i φ– dla danego województwa i po równując je z war-tościami φ+ i φ– dla innego województwa możemy mieć do czynienia z różnymi sytuacjami:

województwo, które ma wyższy wskaźnik – φ+ i niższy wskaźnik φ–, co wska-zuje, że oba wskaźniki potwierdzają jego przewagę, możemy stwierdzić, że jest on „bardziej preferowany” lub „przewyższa” województwo, z którym jest porównywany;oba wskaźniki – φ+ i φ– są dla województw jednakowe, co wskazuje na relację indyferencji między nimi;wartości – φ+ i φ– nie prowadzą do jednoznacznego wniosku, które wojewódz-two jest bardziej preferowane: to samo województwo może mieć wyższe φ+ i wyższe φ– ; sugeruje to nieporównywalność; może zachodzić przypadek, że jedno województwo jest wysoko oce niane ze względu na kryteria, pod wzglę-dem których porównywane z nim województwo jest nisko cenione, i od-wrotnie drugie województwo jest wysoko oceniane ze względu na kryteria, pod wzglę dem których pierwsze ma niskie oceny. Relacje między wojewódz t-wami, wynikające z różnych wartości φ+ i φ–, można zilustrować za pomocą tzw. grafu porządku częściowego, uwzględniającego relacje przewyższania, indyfe-rencji i nieporównywalności.Relacja preferencji porządku zupełnego i będący jej ilustracją graf relacji pre-

ferencji porządku zupełnego są tworzone na podstawie wiel kości, zwanych prze-pływami przewyższania netto (ang. net outranking fl ows) φ i obliczanymi jako różnica między φ+ i φ– dla każdego analizo wanego województwa. Jeżeli założymy, że r1 jest dowolnym wojewódz twem należącym do analizowanego zbioru, to: φ(r1)=φ+(r1) – φ–(r1) i określa o ile „zalety” województwa, mierzone wielkością φ+ (gdy φ (r 1)>0) przewyższają lub ustępują przed jego „wadami”, mierzo nymi wielko-ścią φ- (wówczas φ (r1)< 0). Im większe φ, tym większy po tencjał województwa. Jeżeli φ dla jednego województwa jest większe niż φ dla innego województwa, oznacza to preferencję (przewyższanie) tego pierwszego nad drugim. Jeżeli φ wyliczone dla


dwóch woje wództw jest równe, oznacza to indyferencję. W odróżnieniu od relacji preferencji porządku częściowego i grafu relacji preferencji porządku zupełnego nie rozpatruje się nieporównywalności. Są tu tylko dwie re lacje, tj. preferencja (przewyższanie) i indyferencja w relacji preferencji porządku zupełnego i grafu relacji preferencji porządku zupełnego. Taką strukturę nazywamy porządkiem zupełnym.

Wielokryterialna analiza regionalna3.

Kwintesencją każdej analizy wielokryterialnej jest uwzględnienie, łącznie i jed-nocześnie, celów niezgodnych. Oznacza to, że nie stanowią jej przedmiotu cele zgodne. Sytuacją interesującą jest sprzeczność celów, przejawiająca się tym, że najlepsza realizacja jednego celu (atrybutu) pociąga za sobą najgorszą realiza-cję drugiego i vice versa. Taką sytuację mamy w gospodarowaniu przestrzenią, gdzie często występuje antagonizm celów ekonomicznych i celów ekologicz-nych. Kryteria oceny mogą być kryteriami stosowanymi przez podmiot prywatny w celu maksymalizacji zysku lub podmioty regionalne czy lokalne w interesie publicznym.

Procedurę klasyfi kacji województw metodą PROMETHEE przeprowadzono według następujących etapów:

Określenie cech opisujących w każdym z województw endogeniczny potencjał –gospodarczy rolnictwa.Pomiar preferencji w oparciu o zastosowanie funkcji kryterialnej, pozwalający –ujawnić stopień, w jakim województwo „przewyższa” inne pod względem po-jedynczego kryterium.Przypisywanie wag wybranym kryteriom potencjału endogenicznego rolnic- –twa w zależności od indywidualnych preferencji obserwacji planisty.Porównanie każdej pary województw, czyli budowa grafu przewyższenia okre- –ślającego preferowane regiony przez planistę. Pod uwagę brane są wszystkie kryteria oceny, przy czym dane województwo może być preferowane w stosun-ku do innego województwa pod względem pewnych kryteriów, a ustępować pod względem innych kryteriów. W analizie przywiązujemy wagę do różnicy między wartością cechy w porównywanych województwach.Budowa grafu relacji porządku częściowego, czyli oceny endogenicznego po- –tencjału rolnictwa. W tworzeniu grafu uwzględnia się również przypadek nie-porównywalności województw, mający miejsce wówczas, jeżeli stwierdzimy przewagę jednego województwa nad drugim pod względem badanych cech, przy jednoczesnym „ustępowaniu” tego województwa przed tym drugim pod względem innych cech.Budowa grafu relacji porządku zupełnego, w oparciu o bilans między warto- –ściami cech określającymi przewagę województwa nad innymi a wskaźnikami określającymi „ustępowanie” województwa przed innymi.Grafi czne przedstawienie wielocechowej konfi guracji województw i kryteriów –na płaszczyźnie GAIA (Geometrical Analysis of Interactive Assistance).


W badaniu konkurencyjności rolnictwa grupowano województwa ze względu na związek między dwoma układami:1. cechy produkcyjne rolnictwa:

użytki rolne w ha na 1 mieszkańca (URM), –odsetek pracujących w rolnictwie (PRACM), –wartość produkcji rolnej w zł na 1 mieszkańca (PRM), –wartość dodana brutto w rolnictwie na 1 pracującego (WDBRP), –nakłady inwestycyjne w rolnictwie na 1 ha użytków rolnych (NIRHUR), –odsetek środków trwałych brutto w rolnictwie (OSTR), –odsetek użytków rolnych (ONW), –

2. cechy endogeniczne regionu:dochody własne województw na 1 mieszkańca (DWM), –wartość dodana brutto na 1 pracującego (WDBP). –

Cechy te wybrano w wyniku przeprowadzonej redukcji na podstawie analizy współczynników korelacji odzwierciedlających ogólny obraz zależności i podo-bieństwa w dostępnym zestawie danych statystycznych. Wybrane cechy nie są wysoko skorelowane (zgodnie z poprawnym w takich analizach postępowaniem). Zastosowano model ciągły, funkcję VI i parametr s jako uśrednioną sumę warto-ści średniej cechy i jej odchylenia standardowego. Relacje między województwa-mi (wynikające z różnych wartości φ+ i φ–) zilustrowano za pomocą tzw. grafu porządku częściowego (ryc. 2). Graf ten uwzględniania relacje przewyższenia, indyferencji (oba wskaźniki są jednakowe) i nieporównywalności.

Najwyższą pozycję pod względem konkurencyjności rolnictwa zajmują wo-jewództwa warmińsko-mazurskie, wielkopolskie i podlaskie. Rolnictwo w tych regionach jest bezpośrednio wzajemnie nieporównywalne. Województwa war-mińsko-mazurskie i podlaskie charakteryzują się największym odsetkiem użyt-ków rolnych na obszarach o niekorzystnych warunkach gospodarowania. Pod-

Ryc. 2. Graf porządku częściowego województw

świętokrzyskielubuskie

pomorskie

zachodnio-pomorskie

warmińsko--mazurskie

wielkopolskie

podlaskie

mazowieckie kujawsko--pomorskie

lubelskie

opolskie

łódzkie

śląskie

małopolskie podkarpackie

dolnośląskie


laskie i Wielkopolska mają wysoką wartość produkcji rolnej na 1 mieszkańca, ale decydujący wpływ na produkcję rolną w każdym z tych województw mają inne czynniki. W przypadku województwa podlaskiego jest to rolnictwo inten-sywne pracochłonne, a wielkopolskiego – rolnictwo intensywne kapitałochłonne. W Wielkopolsce odnotowano najwyższą wartość cechy nakładów inwestycyjnych na 1 ha użytków rolnych.

Rolnictwo województwa mazowieckiego jest mniej konkurencyjne od wymie-nionych województw, natomiast przewyższa pozostałe regiony. W dalszej kolejno-ści są województwa zachodniopomorskie i lubuskie, gdzie konkurencyjność rolnic-twa jest między nimi nieporównywalna (konkurencyjność tych województw odnosi się do poprzedzających i następujących w kolejności grafu). Wynika ona z tego, że lubuskie ma duży odsetek użytków rolnych na obszarach o niekorzystnych warun-kach gospodarowania. Rolnictwo województwa lubuskiego jest nieporównywalne z województwem lubelskim, gdzie występuje największa powierzchnia użytków rolnych na 1 mieszkańca i najwyższy odsetek pracujących w rolnictwie.

Następne pod względem konkurencyjności rolnictwa są województwa lubel-skie, kujawsko-pomorskie i świętokrzyskie. Wszystkie trzy są ze sobą nieporów-nywalne, a o wielkości produkcji rolnej na 1 mieszkańca decydują inne czynniki (lubelskie – ziemia, praca; kujawsko-pomorskie – kapitał; świętokrzyskie – pra-ca). Nieporównywalne jest rolnictwo województwa lubelskiego z lubuskim, opol-skim i łódzkim, a województwa świętokrzyskiego z opolskim i łódzkim.

Rolnictwo nie jest konkurencyjne między województwami opolskim i łódzkim, lecz przewyższa pozostałe pięć województw tj. pomorskie, śląskie, dolnośląskie, małopolskie i podkarpackie. Następne w kolejności pod względem konkuren-cyjności rolnictwa jest pomorskie, które przewyższa województwa południowej Polski. Wzajemnie nieporównywalne jest rolnictwo województw śląskiego i dol-nośląskiego, które różnią się między sobą strukturą agrarną. Na przedostatnim miejscu znalazło się rolnictwo województwa małopolskiego, które jest konkuren-cyjne w stosunku do podkarpackiego.

Hierarchia województw nie ma charakteru rozłącznego. Ciągi podobień-stwa często przebiegają „krzyżując” się wzajemnie. W miarę posuwania się po krawędziach grafu mamy do czynienia ze zmniejszaniem się konkurencyjności rolnictwa.

Relacje preferencji porządku zupełnego i graf tych relacji w odróżnieniu od relacji preferencji porządku częściowego i ich grafu nie rozpatrują nieporówny-walności. Są tu jedynie dwie relacje, tj. preferencja (przewyższanie) i indyferencja w relacji preferencji porządku zupełnego i grafu relacji preferencji porządku zu-pełnego. Województwa o podobnej wielkości φ są oceniane jako regiony o podob-nym potencjale rolniczym (ryc. 3).

Wartość indeksu preferencji φ pozwoliła uporządkować województwa od „naj-lepszego” do „najgorszego” pod względem konkurencyjności rolnictwa w świetle badanych cech.

Analizując rozkład wartości indeksu φ i graf porządku zupełnego można uzy-skać klasy podobnie ocenianych województw. Wyróżniono cztery klasy konkuren-cyjności rolnictwa (ryc. 4).


Ryc. 3. Odwzorowanie grafu zupełnego na osi liczbowejŹródło: opracowanie wasne przy wykorzystaniu obliczeń z z programu Promcalc & Gai.

0

wa

rmiń

sko

-ma

zurs

kie

wie

lko

po

lski

e

po

dla

skie

ma

zow

ieck

ie

zach

od

nio

pom

ors

kie

kuja

wsk

o-p

om

ors

kie

świę

tokr

zysk

ielu

be

lski

e

pod

karp

ack

ie

do

lnoś

ląsk

ie

ma

łop

ols

kie

śląs

kie

łód

zkie

opo

lski

e

po

mo

rski

e

lub

usk

ie

-0,46 -0,295 -0,10

-0,0

01

0,0

43

0,0

110

,01

7

0,100,11

0,18 0,33 0,390,38-0,43 -0,29

0,0

002

Klasa

I II III IV

Ryc. 4. Klasy konkurencyjności rolnictwa


Pierwsza klasa to województwa warmińsko-mazurskie, wielkopolskie, pod-laskie. Wprawdzie charakter rolnictwa tych regionów różni się między sobą, ale odgrywa znaczącą rolę w gospodarce i jest konkurencyjne do pozostałych woje-wództw. Drugą klasę stanowi dziewięć województw, natomiast trzecia to śląskie i dolnośląskie. Czwartą klasę tworzą województwa małopolskie i podkarpackie.

Celem analizy wzajemnego położenia województw, kryteriów oceny i ich wag przedstawia się ich obraz na płaszczyźnie, posługując się metodą rzutowania punktów przestrzeni wielowymiarowej (wektorów) na płaszczyznę, zwaną me-todą GAIA (Geometrical Analysis of Interactive Assistance) (Mareschal, Brans 1988). W naszym przypadku tymi „punktami przestrzeni wielowymiarowej” są: (i) województwa, traktowane jako punkty w wielowymiarowej przestrzeni kry-teriów i wyznaczone ocenami z uwagi na te kryteria, tak, że każde wojewódz-two wyznaczone jest ocenami po względem wszystkich kryteriów; (ii) kryteria, traktowane jako punkty w wielowymiarowej przestrzeni województw i także wyznaczone ocenami województw z uwagi na kryteria, tak, że każde kryterium jest wyznaczone ocenami wszystkich analizowanych województw pod względem tego kryterium; (iii) wagi kryteriów, traktowane jako punkt w wielowymiarowej przestrzeni kryteriów i wyznaczone liczbami określającymi wagę każdego rozpa-trywanego kryterium.

Na podstawie ryc. 5 możemy wnioskować, że:kryteriami, pod względem, których województwa są najbardziej zróżnicowa- –ne (najdłuższe wektory – rzuty kryteriów), to PRACR (odsetek pracujących w rolnictwie), WDBRP (wartość dodana brutto na pracującego w rolnictwie) WDBP (wartość dodana brutto na pracującego), natomiast pod względem kryteriów OSTR (odsetek środków trwałych brutto w rolnictwie), PRM (pro-dukcja rolna na mieszkańca), URM (użytki rolne na mieszkańca) wojewódz-twa są najmniej zróżnicowane; najkrótsze wektory – rzuty kryteriów to: NI-RUR (nakłady inwestycyjne w rolnictwie na 1 ha użytków rolnych) DWBW (dochody własne budżetów województwa na mieszkańca),grupy kryteriów: (1) – ONW, URM, PRM, OSTR (2) PRACR, (3) WDBRP, NIRUR, WDBP, DWBW są grupami, do których należące kryteria podobnie określają preferencje dla województw (wektory – rzuty kryteriów, w ramach grupy, są skierowane w tym samym kierunku);kryteriami niezależnymi są pary: (1) – ONW i PRACR, (2) OSTR i NIRUR (3) URM i WDBP, (wektory – rzuty kryteriów są niemal prostopadłe);kryteria – PRACR oraz DWBW są konfl iktowymi kryteriami (wektory – rzuty kryteriów rozchodzą się w przeciwnych kierunkach).Województwa wielkopolskie, warmińsko-mazurskie, podlaskie są bardzo

dobrze oceniane pod względem URM, (użytki rolne na mieszkańca najwyższe wśród województw) (punkty – województwa umieszczone w kierunku wektora dla określonego kryterium). Województwa mazowieckie i pomorskie są bardzo dobrze oceniane ze względu na kryteria DWBW (punkty reprezentujące woje-wództwa położone w kierunku kryteriów), a źle z uwagi na kryteria PRACR (punkty reprezentujące województwa położone w kierunku przeciwnym do ukie-runkowania kryterium). Województwa śląskie i dolnośląskie są źle oceniane pod


względem wszystkich badanych kryteriów i w ich kierunku nie ma żadnego skie-rowanego wektora.

Podsumowanie4.

Wyniki badania pozwalają na przedstawienie następujących wniosków:W metodzie PROMETHEE mamy możliwość posługiwania się funkcjami dla –określenia hierarchii ze względu na wybrane cechy, odpowiadającej preferen-cjom planistycznym zbieżnym z kierunkami polityki regionalnej; daje to moż-liwość ujmowania jej złożoności.W wyniku zastosowania tej metody otrzymujemy uporządkowanie woje- –wództw pod względem potencjału endogenicznego mierzonego wartościami przyjętych cech. Uporządkowanie województw pod względem cech rolnictwa ma charakter procesu decyzyjnego.Zastosowane funkcje preferencji oraz różne wagi pozwalają tworzyć kolej- –ne symulacje, na podstawie, których podejmujemy decyzje. Mając narzędzie poznawcze w postaci metody PROMETHEE można sterować procesem od-działywania polityki regionalnej w stosunku do poszczególnych województw.

dolnośląskieśląskie

małopolskie

podkarpackie

świętokrzyskie

lubelskie

podlaskie

warmińsko--mazurskie

wielkopolskie

zachodnio-pomorskielubuskie

mazowieckie

pomorskie

opolskiełódzkie

kujawsko-pomorskie

URMPRM

WDBRP

NIRURWDBP

DWBW

PRACR

ONW

OSTR

Ryc. 5. Konfi guracja kryteriów i województw na płaszczyźnie


Metoda ta może być pomocna np. diagnozowaniu oddziaływania funduszy strukturalnych na poziomie regionów, przy dzieleniu środków z funduszy unijnych na rolnictwo.Konkurencyjność rolnictwa poszczególnych województw wynika z przewagi, –którą tworzą niektóre cechy produkcyjne rolnictwa, natomiast pod względem potencjału endogenicznego występuje duże podobieństwo województw i spój-ność przestrzenna.Konkurencyjność rolnictwa regionów jest obrazem stanu i procesów (wielko- –polskie, małopolskie), lub bardziej stanu (warmińsko-mazurskie, podlaskie, śląskie, dolnośląskie, podkarpackie).Możliwości konkurencyjne regionów wynikają z korzyści lokalizacji lub skali –(wielkopolskie, mazowieckie), a także z możliwości uzyskania wzrastających przychodów (warmińsko-mazurskie) czy malejących kosztów (podkarpac-kie).

LiteraturaBrans J.P., Vincke P., Mareschal B., 1986. How to Select and How to Rank Projects: The

PROMETHEE Method. European Journal of Operational Research 24, s. 28–238.Brans J.P., Mareschal B., 1990. The Promethee Methods for MCDM. The PROMCALC,

GAIA and Bankadvisor Software. [W:] A. Carlos (red.), Readings in Multiple Criteria Decision. Springer, s. 216–252.

Brans J.P., Mareschal B., 1994. The PROMCALC and GAIA Decision Support System. De-cision Support Systems 12 (4), s. 297–310.

Domański R., 2006. Geografi a ekonomiczna: ujęcie dynamiczne. PWN, Warszawa.Lasek M., 1996. Wielokryterialna ocena kondycji ekonomicznej fi rm – klientów banku.

Wyd. Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.Markowski T., 2005. Przedmiotowa i podmiotowa konkurencyjność regionów. [W:] T. Czyż,

H. Rogacki (red.), Współczesne problemy i koncepcje teoretyczne badań przestrzenno-ekonomicznych. Biuletyn KPZK PAN, z. 219, Warszawa, s. 24–37.

Mareschal B., Brans J.P., 1988, Geometrical Representations for MCDA, European Journal of Operational Research, 34, 69–77.

Nowak E. 2004. Metody klasyfi kacji w badaniach geografi cznych (analiza porównawcza). Bogucki Wyd. Nauk., Kielce–Poznań.

Nowak E. 2005. Analiza decyzyjna i jej zastosowanie w określeniu priorytetów rozwoju regionów. [W:] T. Czyż, H. Rogacki (red.) Współczesne problemy i koncepcje teore-tyczne badań przestrzenno-ekonomicznych. Biuletyn KPZK PAN, z. 219, Warszawa, s. 200–211.

Toczyski W., 1999. Competition and cooperation – two elements in the development of Baltic Europe. [W:] R. Domański (red.), The competitiveness of regions in the polish and european perspectives. PWN, Warszawa.

Vincke P., 1992. Multicriteria Decision. Aid. John Wiley&Sons, London.

Procedury analizy decyzyjnej w ocenie regionalnej konkurencyjnosci rolnictwa

Documents

Transcript of Procedury analizy decyzyjnej w ocenie regionalnej konkurencyjnosci rolnictwa