Wrażliwość regionalnych rynków pracy Unii Europejskiej na kryzys ekonomiczny. Klasyfikacja metodą Warda z warunkiem spójności

Abstract

Popularne procedury grupowania zastosowane do grupowania jednostek administracyjnych (regionów, powiatów, gmin), prowadzą bardzo często do wyodrębnienia niespójnych grup, co bywa trudne do zaakceptowania przez odbiorców analiz. Także podejście intuicyjne każe poszukiwać podziałów koherentnych, bowiem znakomicie ułatwia to zarówno interpretację wyników jak i ich praktyczne wykorzystanie. W pracy przedstawiono modyfikację metody Warda poprzez wprowadzenie warunku spójności skupień na każdym etapie aglomeracji. Punktem wyjścia procedury grupowania jest zatem nie tylko macierz odległości pomiędzy obiektami, ale także macierz ich wzajemnego sąsiedztwa, najczęściej rozumianego dosłownie, w sensie geograficznym. Poszukując dwóch najbliższych sobie skupień, pod uwagę brane są tylko te z nich, które ze sobą sąsiadują. Zmodyfikowany algorytm grupowania zaimplementowano jako rozszerzenie programu STATISTICA. Ilustracją zmodyfikowanego algorytmu grupowania są wyniki klasyfikacji regionów Unii Europejskiej ze względu na wrażliwość na kryzys ekonomiczny. Celem analizy było wyodrębnienie spójnego podziału regionów unijnych względem wybranych zmiennych diagnostycznych, ilustrujących zmiany na regionalnych rynkach pracy UE w latach 2008-2012.

The popular clustering procedures applied in administrative units clustering (regions, districts, municipalities) frequently result in distinguishing incoherent groups, which is difficult to accept by the analyses addressees. The intuitive approach also imposes the investigation of coherent divisions, since it greatly facilitates both the interpretation of results and their practical application. The study presents the modification of Ward method by applying the condition of cluster coherence at every agglomeration stage. Therefore the starting point of the clustering procedure is not only the distance matrix between objects, but also their mutual neighbourhood matrix, most often understood literally, in the geographical sense. While searching for two closest clusters only the neighbouring ones were considered. The modified clustering algorithm was implemented as the extension of STATISTICA software. The modified clustering algorithm is illustrated by the classification results of the European Union regions regarding sensitivity to economic crisis. The objective of analysis was to distinguish the coherent division of EU regions against the selected diagnostic variables illustrating changes on the EU labour markets in the period 2008-2012.