Trajektorie i wyzwania rozwoju wewnętrznych peryferii w nowych uwarunkowaniach spójności post SARS-CoV-2

4. Metodyka badań (sposób realizacji badań, metody, techniki i narzędzia badawcze, metody analizy i opracowania wyników, urządzenia i aparatura wykorzystywane w badaniach)

Realizacja projektu badawczego zakłada zgromadzenie materiału empirycznego o charakterze pierwotnym i wtórnym oraz wykorzystanie ilościowych i jakościowych metod analizy tak aby w toku badań teorię i wiedzę pochodzącą z doświadczeń wcześniejszych badaczy i badań jakościowych wykorzystywać do prowadzenia ilościowych badań o charakterze opisowym, wyjaśniającym i weryfikującym (Morse i Niehaus, 2009). Pierwszy i trzeci z opisanych wyżej etapów badań będą oparte badaniach ilościowych z wykorzystaniem wtórnych i pierwotnych źródeł danych. W drugim etapie będą również użyte metody jakościowe gromadzenia i analizy informacji. Poniżej przedstawiono szczegółowo metodykę prowadzenia badań na trzech etapach:

Delimitacja i typologia obszarów wewnętrznych peryferii

Na tym etapie analizy zakłada się operowanie jednostkami przestrzennymi w postaci regionów miejskich określonych autorsko z wykorzystaniem grafowego podejścia do identyfikacji regionów węzłowych (Nystuena i Dacey, 1961; Śleszyński, 2014) na bazie gminnej macierzy dojazdów do pracy w 2016 utworzonej przez GUS na podstawie danych z rejestrów podatków od osób fizycznych przez (GUS, 2019). Dla każdej jednostki przestrzennej ustalimy wartości wskaźników peryferyjności, których dobór będzie na tym etapie oparty na teorii oraz doświadczeniach dotychczasowych badań.

Uwzględnienie różnych aspektów peryferyjności wymaga wykorzystane trzech źródeł danych: pierwszym są dane wtórne z publicznej statystki bieżącej prowadzoną przez Główny Urząd Statystyczny (dane z Banku Danych Lokalnych dotyczące struktury demograficznej i migracje, przedsiębiorczość, wykształcenie, ruch budowlany i zasoby mieszkaniowe). Drugim będą zagregowane dane o pracy i zarobkach mieszkańców, wynikach finansowych przedsiębiorstw i samorządów gminnych. Te niepublikowane dane, pozyskane i zagregowane na podstawie rejestrów podatników w Ministerstwie Finansów, zostaną nam udostępnione przez Związek Miast Polskich. Trzecim źródłem będzie autorska baza danych geoprzestrzennych opartych o otwarte i publiczne dane (OpenStreetMaps) połączone z danymi statystycznymi GUS, a poświęconych wielowymiarowej dostępności przestrzennej do usług i miejsc pracy, opartej o metodykę opartą na źródle, a nie celu podróży, np. model skumulowanych szans (Páez, Darren, i Morency, 2012).

Szczegółowa lista wykorzystanych wskaźników będzie efektem procedur selekcji i weryfikacji ich przydatności teoretycznej i metodycznej. Biorąc pod uwagę wieloaspektowość peryferyjności, kolejnym etapem po wyborze wskaźników będzie synteza ich wartości z użyciem metod redukcji wymiarów (eksploracyjna analiza czynnikowa) oraz klasyfikacji zarówno nie-hierarchicznej, jak i hierarchicznej (k-średnich, Stevens, 2009).

Studia wybranych obszarów wewnętrznych peryferii

Na tym etapie badań w większym stopniu wykorzystane zostaną dane pierwotne, a także badania jakościowe oparte o metodologię studium przypadku (Cresswell i Poth, 2017). Poza dotychczas danymi ilościowymi uzyskanymi w pierwszej części, przewidujemy wykorzystanie trzech kolejnych źródeł informacji. Pierwszym będą rozszerzone niepublikowane i aktualne dane finansowe o zatrudnieniu (formy zatrudnienia, wynagrodzenia) oraz działalnościach gospodarczych i finansach gmin (m.in. inwestycji) pozyskane od Związku Miast Polskich. Te informacje znacznie wykraczające poza dane dostępne GUS pozwolą ocenić obecne zmiany sytuacji społeczno-gospodarczej uwzględniając aspekty m.in. nierówności, niepełnego wykorzystania zasobów pracy oraz bezpieczeństwa ekonomicznego, których pomiar jest szczególnie istotny dla oceny konsekwencji kryzysów (Stiglitz, Fitoussi i Durand, 2019). Celem tego etapu będzie jak najdokładniejszy opis dynamiki sytuacji społeczno-gospodarczej na terenie wybranego obszaru, a nie generalizacja wiedzy na inne obszary, dlatego nie będą tu wykorzystywane metody analizy statystycznej poza statystyką opisową.

Kontekstualnej wiedzy na temat dynamiki problemów związanych z peryferyjnym statusem badanych regionów oraz reakcji na nie dostarczą przedstawiciele różnych grup lokalnych interesariuszy: przedstawiciele władz lokalnych (przede wszystkim gminnych), przedsiębiorcy działający na danym obszarze oraz mieszkańcy. W każdym z badanych regionów przeprowadzony zostanie zogniskowany wywiad grupowy (focusowy) z udziałem przedstawicieli tych grup dobranych w sposób celowy (Kvale, 2010). Transkrybowane nagrania wywiadu będą kodowane, a do ilościowego opisu znaczenia zidentyfikowanych w wywiadach wykorzystane zostanie ostatnia metoda gromadzenia danych w tej części projektu – ankiety internetowe przeprowadzona na próbach przedstawicieli samorządów gminnych oraz przedsiębiorców w badanych regionach. Próby badawcze będą dobrane celowo i niereprezentatywne, dlatego ich prezentacja statystyczna będzie przeprowadzona w postaci statystyk opisowych.

Badanie dynamiczne zmian w obszarach wewnętrznych peryferii w okresie kryzysu

Ostatni etap badania wykorzystywać będzie dane wypracowane w pierwszym etapie, zaktualizowane w trakcie badań oraz uzupełnione o dane z Powszechnego Spisu Powszechnego 2021 (jeśli jego przeprowadzenie i publikacja wyników nie opóźni się w stosunku do obecnych planów). W przeciwieństwie jednak do pierwszego etapu, poza metodami statystycznymi służącymi opisowi badanych zjawisk (w tym typologii i delimitacji), ten etap będzie miał charakter wyjaśniający i prognostyczny. Dlatego wykorzystane tu zostaną metody korelacji i regresji (m.in. metoda różnicy w różnicach), zarówno aprzestrzenne, jak i w ujęciu uwzględniającym zależności przestrzenne, a więc metoda autokorelacji przestrzennej globalnej – statystyki Morana (Suchecki, 2010), oraz lokalnej – mierniki LISA (Ansellin, 1995), a także metody geograficznie ważonej regresji (Bivand, Pobesma i Gómez-Rubiom, 2013). Cechy opisujące poziom i dynamikę rozwoju społeczno-gospodarczego posłużą do przygotowania rankingu badanych obiektów na podstawie obliczonego wskaźnika syntetycznego z wykorzystaniem metody TOPSIS. Metoda jest zaliczana do tzw. wzorcowych metod porządkowania liniowego obiektów. Przygotowanie Syntetycznego Miernika Rozwoju (SMR) pozwoli w szczególności analizować dystans rozwojowy poszczególnych jednostek w relacji do wzorca, procesy konwergencji typu sigma i beta w zakresie przestrzennych rozkładów analizowanych jednostek oraz występowanie autokorelacji przestrzennej. Analiza zależności pomiędzy współczynnikiem zmienności Syntetycznego Miernika Rozwoju a statystyką Morana I pozwoli z kolei określić rodzaj dyfuzji rozwoju pomiędzy miastami a obszarami wewnętrznych peryferii (Smętkowski, 2015).