Latvijas teritoriālo vienību attīstības vērtēšana

Presentation on theme: "Latvijas teritoriālo vienību attīstības vērtēšana"— Presentation transcript:

1 Latvijas teritoriālo vienību attīstības vērtēšana
MPA, Zintis Hermansons Central European University Vides aizsardzības un reģionālās attīstības ministrija

2 Vai atceramies, kad pēdējo reizi veikts attīstības novērtējums pagastu un pilsētu līmenī?
Teritorijas attīstības indekss Pēc 2007.g. datiem Avots: «Reģionu attīstība Latvijā 2008»

3 Kāpēc atkal veikt lokālu attīstības novērtējumu?
Analīze pagastu iedalījumā vienmēr ir bijusi aktuāla kopš 2009.g. ATR reformas Brīva pieeja datiem (Open data) Reģionālās attīstības indikatoru modulī vienkāršo datu apstrādes procesu

4 Jaunā indeksa aprēķināšanas metodoloģija
2014.g. dati 581 teritoriālā vienība (ieskaitot 15 novadus bez pagastiem un pilsētām) Nav iekļautas republikas pilsētas Indeksa rādītāji 2007.gads 2014.gads Nr. Pilsētas Pagasti Datu avots Pagasti, pilsētas, 15 novadi 1. Bezdarba līmenis,% NVA 2. Iedzīvotāju ienākuma nodokļa apmērs uz 1 iedzīvotāju pašvaldību budžetos, LVL Valsts kase Iedzīvotāju ienākuma nodokļa apmērs uz 1 nodokļa maksātāju, EUR VID 3. Demogrāfiskās slodzes līmenis (iedzīvotāju skaits zems un virs darbspējas vecuma uz 1000 darbspējas vecuma iedzīvotājiem) CSP Demogrāfiskās slodzes līmenis (iedzīvotāju skaits virs darbspējas vecuma uz 1000 darbspējas vecuma iedzīvotājiem) PMLP 4. Pastāvīgo iedzīvotāju skaita izmaiņas,% (5 gadu izmaiņas) Pastāvīgo iedzīvotāju skaita izmaiņas,% (3 gadu izmaiņas) 5. Zemes vidējā kadastrālā vērtība, LVL VZD 6. Iedzīvotāju blīvums, cilv/km2

5 Lokālu datu apkopošanas īpatnības
2011.g. tautas skaitīšanas CSP pirmā publicētā karte Lokālu datu apkopošanas īpatnības Salas pagasts Salas novads Babītes novads Pilskalnes pagasts Neretas novads Ilūkstes novads Jau vēlāk… Nosaukuma maiņa, piemēram (Ozolnieku novads) Sidrabenes pagasts Salgales pagasts

6 Vēl par aprēķina metodēm
Rādītāju standartizācijai izmantota Z-score metode Rādītāju svari pārņemti no VRAA agrāk aprēķinātā teritorijas attīstības indeksa Aprēķiniem izmantota statistiskās programmēšanas valoda R Indekss Rādītājs Svars Bezdarba līmenis,% 0.3 Iedzīvotāju ienākuma nodokļa apmērs uz 1 nodokļa maksātāju, EUR Demogrāfiskās slodzes līmenis 0.2 Pastāvīgo iedzīvotāju skaita izmaiņas,%

7 Lokālā teritorijas attīstības indeksa rezultāti

8 Lokālā teritorijas attīstības indeksa rezultāti
Top 5 Bottom 5 Ikšķiles pilsēta (Ikšķiles nov.) Lauderu pagasts (Zilupes nov.) Mārupes novads Istras pagasts (Ludzas nov.) Garkalnes novads Silajāņu pagasts (Riebiņu nov.) Babītes pagasts (Babītes nov.) Līdumnieku pagasts (Ciblas nov.) Baložu pilsēta (Ķekavas nov.) Rundēnu pagasts (Ludzas nov.)

9 Indeksa rezultāti – ko mēs redzam kartē

10 Plašs metožu klāsts telpiskajai analīzei

11 Telpiskās autokorelācijas koncepts
Rādītājs korelē pats ar sevi, balstoties uz izpētāmās vienības novietojumu telpā Kā var definēt izpetāmās vienības tuvējo apkārtni? Piemērs

12 Piemēri telpiskās autokorelācijas pielietošanā Latvijā
Dahs, A., (2014), “Historical Regional Demographic Divergence in Latvia: Lessons of the Common Past with Eastern Partnership Countries”. Baltic Journal of European Studies, 4(2), pp Paiders J., Paiders J. (2013) Regional inequalities of Agricultural Economy in Latvia ( ). Research for Rural Development Vol.2. Annual 19th International Scientific Conference Proceedings, Jelgava Pavlyuk, D. (2011) Spatial Analysis of Regional Employment Rates in Latvia. Sustainable Spatial Development. Vol.2, pp Paiders J. (2012) “Telpiskās autokorelācijas pielietošana Saeimas vēlēšanu rezultātu analīzē”, LU 70. zin. konf.

13 Indeksa telpiskās autokorelācijas analīze (globālais līmenis)
Kā varam pārliecināties vai attīstība pagastos ir atkarīga no attīstības blakus pagastos ? Univariate Global Moran I index pielietošana, lai noteiktu vai Latvijā pastāv šāda sakarība Moran I = , kas liecina par to, ka Latvijā kopumā līdzīgas pēc attīstības līmeņa teritorijas klasterējas Apkārtējās vides definēšana metode: First order Rook’s case contiguity (polygon contiguity)

14 Indeksa telpiskās autokorelācijas padziļināta analīze – lokālais līmenis
Moran I scatterplot First order Rook’s case contiguity (polygon contiguity) Low – High (outlier) High - High Ozolnieku pagasts: Augsta indeksa vērtība Augsta indeksa vērtība tuvējos novados Low - Low High – Low (outlier)

15 Indeksa telpiskās autokorelācijas analīze (lokālais līmenis)
Anselin Local Moran I index (Ne)Attīstības klasteri Apkārtējā vide: First order Rook’s case contiguity (polygon contiguity) Policentriska attīstība..?

16 Indeksa telpiskās autokorelācijas analīze (lokālais līmenis)
Anselin Local Moran I index Apkārtējā vide = 40 km rādiuss Policentriska pieeja – ne visur pamatota..?

17 Secinājumi un pārdomas
Lokāls teritorijas attīstības novērtējums ir nepieciešams, lai izprastu atšķirības novadu iekšienē Atskatoties uz vēsturiskiem aprēķiniem indekss neparāda būtiskas globālas izmaiņas Latvijas attīstības kartē Tieši tāpēc ir nepieciešams no vispārējiem aprēķiniem pāriet pie padziļinātas telpiskās analīzes, lai saprastu, kāpēc attīstības izvietojums nemainās