evaluarea policentricităii româniei utilizând zonele ...de policentricitate al statelor. mai mult...

Romanian Statistical Review - Supplement nr. 2 / 2018140

Evaluarea policentricităţii României utilizând zonele urbane funcţionale determinate pe baza

datelor statistice

Conf. univ. dr. Sorin Daniel MANOLEUniversitatea “Constantin Brâncoveanu” Piteşti

CSIII drd. ing. Antonio TACHEInstitutul Naţional de Cercetare-Dezvoltare în Construcţii, Urbanism şi

Dezvoltare Teritorială Durabilă „URBAN-INCERC”

CSIII fi z. Oana POPESCUInstitutul Naţional de Cercetare-Dezvoltare în Construcţii, Urbanism şi

Dezvoltare Teritorială Durabilă „URBAN-INCERC”

Rezumat Policentricitatea este o noţiune complexă, care nu are o defi niţie unanim acceptată, motiv pentru care este difi cil de măsurat. În principiu, policentricitatea presupune o distribuţie cât mai uniformă a oraşelor în teritoriu, precum şi reţele de fl uxuri şi cooperare între localităţi la diferite scări cât mai bune. Pentru evaluarea policentricităţii, este necesar ca mai întâi să se identifi ce zonele urbane funcţionale, lucru care s-a realizat pe baza datelor privind naveta zilnică şi evoluţia populaţiei şi a numărului de salariaţi. Metodologia utilizată în lucrare este cea din ESPON Project 1.1.1, în care s-au efectuat câteva modifi cări. Policentricitatea are trei dimensiuni: mărime, localizare şi conectivitate, iar acestea sunt caracterizate prin nişte sub-indicatori. Metodologia constă în determinarea sub-indicatorilor, transformarea acestora în utilităţi, agregarea utilităţilor în indicii dimensiunilor şi a acestor indici în Indicele de policentricitate. După calcularea Indicelui dimensional, Indicelui locaţional, Indicelui de conectivitate şi Indicelui de policentricitate, se compară aceste valori cu valorile lor obţinute pentru România în ESPON Project 1.1.1 şi pentru ţările din zona ESPON. Cuvinte cheie: policentricitate, Indice dimensional, Indice locaţional, Indice de conectivitate, Indice de policentricitate, sub-indicator, România.

Coduri JEL: O11, O20, C19, C43, C69.

1. Introducere Policentricitatea este un concept descriptiv care a fost dezvoltat în timp,

devenind teorie normativă, pozitivă şi cadru analitic (Thiel, 2016). Perspectiva

Europeană de Dezvoltare Spaţială (ESDP) a valorifi cat, într-o mare măsură, în 1999, termenul de dezvoltare policentrică, utilizând policentricitatea ca

Revista Română de Statistică - Supliment nr. 2 / 2018 141

un concept auto-explicativ ce caracterizează ceva opus monocentricităţii, pe de-o parte şi dispersiei şi împrăştierii, pe de alta (ESPON, 2004). Dezvoltarea policentrică are înţelesuri diferite în funcţie de scara spaţială la care ne raportăm şi poate să aibă o varietate de semnifi caţii pentru factorii de decizie politică (Waterhout et al., 2005). Prin scară spaţială se înţelege mărimea zonei studiate: oraş (de obicei, metropolă), regiune, subdiviziune a regiunii (de exemplu, judeţ), ţară, mai multe ţări (transnaţional, chiar continental).Dezvoltarea policentrică, un concept important în planifi carea spaţială, înseamnă conectarea unui număr de locuri, astfel încât acestea să formeze o reţea, în care acţionând împreună să-şi susţină şi dezvolte afaceri, servicii şi facilităţi (Hague şi Kirk, 2003, pag. 11). Conform unei încercări de defi nire, un sistem policentric este „un sistem social format din multe centre de decizie care au prerogative autonome şi limitate, care funcţionează în conformitate cu un set de reguli global” (Aligica şi Tarko, 2012). Sistemul urban policentric reprezintă o organizare spaţială a oraşelor caracterizată printr-o diviziune funcţională a muncii, cooperare politică şi integrare economică şi instituţională (Glanzmann et al., 2004). În privinţa măsurării policentricităţii şi a evaluării impactului acesteia asupra coeziunii, competitivităţii economice şi durabilităţii mediului, părerile sunt împărţite. Conform Cojanu (2009), nu există nicio metodă pentru a identifi ca sau măsura policentricitatea la diferite scări spaţiale, după cum nu există nicio metodă de evaluare a impactului acesteia asupra obiectivelor de coeziune, efi cienţă şi durabilitate. Pe de altă parte, dezvoltarea policentrică este considerată acum un instrument-cheie de promovare a competitivităţii economice (Hague şi Kirk, 2003, pag. 7), a coeziunii sociale (Meijers et al., 2007; Meijers şi Sandberg, 2008; ESPON, 2012) şi a durabilităţii mediului (CSD, 1999).

2. Revizuirea literaturii de specialitate Deoarece policentricitatea este un concept confuz şi aspectul

relaţional este greu de cuantifi cat la nivel naţional, evaluarea policentricităţii la nivel naţional este o chestiune difi cilă. Din acest motiv, există puţine lucrări ştiinţifi ce în literatura de specialitate dedicate măsurării gradului de policentricitate al statelor. Mai mult decât atât, în afară de indicele de policentricitate calculat de ESPON (2004), indicii de policentricitate propuşi în alte studii iau în considerare numai un număr redus de aspecte ale policentricităţii. În ESPON Project 1.1.1 (ESPON, 2004), se realizează o analiză aprofundată a problematicii policentricităţii şi a sistemelor urbane policentrice, considerând relevante două aspecte structurale ce caracterizează


policentricitatea – morfologic şi relaţional. Aspectul morfologic urmăreşte

distribuţia zonelor urbane într-un anumit teritoriu, iar aspectul relaţional

are în vedere reţelele de fl uxuri şi cooperare între zonele urbane la diferite scări. Din punct de vedere morfologic, un sistem urban este cu atât mai policentric, cu cât mărimile oraşelor diferă mai puţin între ele, dominaţia celui mai mare oraş este mai slabă şi distanţele dintre oraşe diferă mai puţin între ele. Din punct de vedere relaţional, un sistem urban este cu atât mai policentric, cu cât mărimile fl uxurilor dintre oraşe diferă mai puţin între ele. În ESPON Project 1.1.1 (ESPON, 2004), se analizează policentricitatea sistemului urban format din statele membre ale Uniunii Europene, mai puţin Croaţia, Luxemburg şi Malta (ultimele două ţări au prea puţine zone urbane funcţionale), la care se adaugă Anglia, Elveţia şi Norvegia. Aceasta este cea mai complexă lucrare ştiinţifi că destinată analizei policentricităţii. Pentru analiza policentricităţii se calculează un indice compozit, determinat pe baza unei metodologii similare cu cea folosită în prezenta lucrare. O altă metodologie de determinare a gradului de policentricitate la nivel naţional este dezvoltata de Programul ESPON (2007). Acest indice de policentricitate măsoară numai policentricitatea morfologică şi se calculează pe baza următorilor sub-indicatori: ponderea populaţiei principalei zone urbane funcţionale în totalul populaţiei ţării, ponderea populaţiei principalei zone urbane funcţionale în populaţia totală a zonelor urbane funcţionale cu peste 250 de mii de locuitori, ponderea populaţiei principalei zone urbane funcţionale în populaţia totală a zonelor urbane funcţionale cu peste 50 de mii de locuitori, abaterea medie pătratică a populaţiei zonelor urbane funcţionale cu peste 50 de mii de locuitori, media diferenţelor dintre populaţiile clasifi cate ale zonelor urbane funcţionale până la pragul de 50 mii de locuitori. Pentru fi ecare sub-indicator, valorile obţinute au fost distribuite pe o scară delimitată de 0 (cea mai mică valoare a sub-indicatorului) şi 100 (cea mai mare valoare a sub-indicatorului). Indicele de policentricitate se construieşte prin calcularea mediei aritmetice a celor cinci sub-indicatori. De asemenea, se determină nivelul de policentricitate pe baza acestui indice pentru 27 state europene. În clasamentul acestor indici, România ocupă locul şase, după Germania, Olanda, Italia, Polonia şi Spania. Brezzi şi Veneri (2015) analizează policentricitatea ţărilor OCDE la nivel de oraş, regiune şi ţară, utilizând atât abordări morfologice cât şi funcţionale. Ei folosesc coefi cientul beta (panta dreptei de regresie a distribuţiei rang-mărime a populaţiei) pentru a măsura şi a compara gradul de policentricitate al sistemelor urbane naţionale. Coefi cienţii beta au fost calculaţi doar pe baza celor mai mari 4 zone urbane funcţionale din fi ecare


ţară. Dacă acest indice măsoară numai policentricitatea morfologică, pentru celelalte nivele se propun şi sub-indicatori care evaluează policentricitatea relaţională: Indicele Sprawl şi conectivitatea între oraşe. În studiu se mai arată că gradul de policentricitate este corelat pozitiv cu nivelul mediu de prosperitate economică (reprezentat prin PIB-ul pe cap de locuitor exprimat în paritatea puterii de cumpărare) pe baza unui eşantion de 26 ţări membre OCDE. Meijers şi Sandberg (2008) măsoară nivelul de policentricitate la 27 state din Europa, cu ajutorul pantei dreptei de regresie a distribuţiei rang-mărime a populaţiei, a raportului dintre numărul de regiuni NUTS-3 în care este situat cel puţin un oraş major şi numărul total de regiuni NUTS-3 şi a unui indice de policentricitate care se calculează ca o medie a scorurilor standard ale acestor indicatori. Dreapta de regresie s-a determinat doar pe baza celor mai mari 10 zone urbane funcţionale din fi ecare ţară sau, dacă nu a fost posibil, chiar mai puţine. După cum se poate constata, şi acest indice măsoară numai policentricitatea morfologică. În clasamentul acestor indici de policentricitate, România se situează pe primul loc, fi ind urmată de Belgia, Ungaria şi Polonia. Wegener (2013) analizează critic diferitele defi niţii şi metode de măsurare şi prognoză a policentricităţii, precum şi contribuţia policentricităţii la realizarea obiectivelor politice ale Uniunii Europene – competitivitate, coeziune teritorială şi durabilitate. Meijers et al. (2007) analizează politicile naţionale de dezvoltare policentrică care vizează coeziunea, în special politicile care abordează distribuirea funcţiilor economice pe sistemul urban şi ilustrează constatările pe Franţa, Polonia şi Germania. Pentru a analiza policentricitatea ţărilor europene se folosesc: panta dreptei de regresie a distribuţiei rang-mărime a populaţiei şi PIB-ului, precum şi primatul populaţiei şi PIB-ului (gradul în care mărimea celui mai mare oraş se abate de la dreapta de regresie). Meijers şi Sandberg (2006) testează ipoteza că un sistem urban policentric conduce la mai puţine disparităţi regionale decât un sistem urban monocentric. Metodologia de evaluare a nivelului policentricităţii unei ţări folosită în acest studiu este identică cu cea dintr-o altă lucrare ştiinţifi că prezentată anterior (Meijers şi Sandberg, 2008). 3. Metodologie Dimensiunile policentricităţii

În această lucrare, pentru evaluarea policentricităţii, s-a folosit metodologia din ESPON Project 1.1.1 (ESPON, 2004), cu anumite modifi cări. Astfel, primul pas constă în defi nirea zonelor urbane funcţionale,


care presupune identifi carea centrelor (situarea nucleului lor) şi apoi a segmentului de populaţiei care trăieşte în zonele contigue de construcţie a lor. Indicele de policentricitate se construieşte cu ajutorul indicilor corespunzători dimensiunilor. Mai precis, se consideră că policentricitatea are trei componente: mărime, localizare şi conectivitate, care sunt măsurate prin sub-indicatori specifi ci. De aceea, valorile acestor sub-indicatori sunt convertite în scoruri de utilitate, care sunt apoi agregate în cei trei indici: Indicele dimensional, Indicele locaţional şi Indicele de conectivitate. Indicele dimensional Sub aspectul mărimii, policentricitatea presupune o distribuţie cât mai uniformă a oraşelor în teritoriu şi o dominaţie cât mai slabă a celui mai mare oraş. Considerăm că există o relaţie liniară între logaritmul zecimal al mărimii zonelor urbane funcţionale şi logaritmul zecimal al poziţiei lor în clasamentul mărimii:

� � � ��+� �� IJ �� "�� 1�� C��

J

� �J

(1) unde size este mărimea zonei urbane funcţionale;

rank este rangul zonei urbane funcţionale în clasamentul mărimii; lg x este logaritmul zecimal al numărului real pozitiv x ;

J �I �� 1�� '�@�� "�� :� 0

sunt coefi cienţi care trebuie determinaţi. În cadrul mărimii avem în vedere doi indicatori: populaţia şi cifra de afaceri. În ESPON (2004), în locul cifrei de afaceri este PIB-ul. Deoarece PIB-ul nu se înregistrează la nivel de localitate, în lucrarea amintită şi în alte lucrări ştiinţifi ce, pentru PIB-ul unei localităţi se iau în considerare datele privind PIB-ul pentru cea mai mică unitate teritorială posibilă în care se afl ă localitatea respectivă, ceea ce arată că determinarea acestuia la nivelul zonelor urbane funcţionale este aproximativă. Din acest motiv, am optat pentru cifra de afaceri (pentru care avem date la nivel de localitate) în favoarea PIB-ului. Regresia liniară (1) se determină pe baza zonelor urbane funcţionale din ţara respectivă, din care se elimină cea clasată pe primul loc în clasamentul mărimii. Pentru fi ecare dintre indicatorii mărimii se defi nesc doi sub-indicatori: panta regresiei liniare (1), adică J �I �� 1�� '�

@�� "�� :� 0 şi primatul, adică gradul în

care dimensiunea celei mai mari zone urbane funcţionale (măsurată cu scara logaritmică) se abate de la regresia (1). Prin urmare, primatul ( Pr) este raportul dintre logaritmul zecimal al mărimii celei mai mari zone urbane funcţionale lg ( )1sizelg şi mărimea ei care s-ar obţine dacă s-ar situa pe dreapta de regresie

��"��0��0��9�� JIJ �� )� '�%��

� �J

. Aşadar, avem

� �J

)�� (2)


Parametrul J �I �� 1�� '�@�� "�� :� 0

este un indicator al distribuţiei uniforme a mărimii (populaţiei sau cifrei de afaceri) în spaţiu. Cu cât |J �I �� 1�� '�

@�� "�� :� 0 | este mai mic, cu atât

dependenţa mărimii de poziţia în clasament este mai “slabă” şi cu atât diferenţele dintre mărimile zonelor urbane funcţionale sunt mai mici, adică cu atât distribuţia este mai echilibrată. De asemenea, cu cât Pr este mai mic, cu atât este mai mică diferenţa dintre cea mai mare zonă urbană funcţională şi celelalte.

Indicele locaţional Policentricitatea unei reţele urbane este şi o funcţie de localizarea aşezărilor în spaţiu (Egnatia Odos Observatory, 2010). Mai exact, un sistem urban este policentric dacă centrele lui sunt egal distanţate unul faţă de altul. Pentru analiza localizării este necesar să studiem distribuţia mărimii zonelor deservite de centrele zonelor urbane funcţionale. De aceea, se împarte teritoriul în celule raster de dimensiuni egale şi se asociază fi ecare astfel de celulă celui mai apropiat centru al unei zone urbane funcţionale (pe baza distanţelor pe reţeaua de drumuri naţionale), obţinându-se zonele de serviciu. Pentru a măsura cât de mult diferă mărimile zonelor de serviciu faţă de distribuţia egală, se foloseşte coefi cientul Gini al inegalităţii. Considerând că valorile observate nx,,x,x K21 sunt aşezate în ordine crescătoare, coefi cientul Gini al inegalităţii (G ) se calculează cu formula:

( )

∑

∑

=

=

−−= n

ii

n

ii

xn

xniG

1

1

12 (3)

Coefi cientul ia valori între zero – în cazul egalităţii perfecte ( nxxx === K21 ) şi ( ) nn 1− , care tinde la unu pentru n mare – în cazul inegalităţii perfecte ( ,0121 ==== −nxxx K 0≠nx ).

Indicele de conectivitate Sub aspectul conectivităţii, policentricitatea presupune existenţa unor canale de interacţiune între oraşe scurte şi efi ciente, deoarece există o diviziune funcţională a muncii între centrele urbane, indiferent de mărimea lor. În principiu, conectivitatea se poate măsura în două moduri. Primul mod constă în a măsura interacţiunile reale (fl uxurile de bunuri sau servicii, fl uxurile de călătorie) sau interacţiunile imateriale (apelurile telefonice sau e-mail-urile). Deoarece nu dispunem de date referitoare la interacţiunile reale, se utilizează al doilea mod, care constă în a măsura potenţialul de interacţiune: nivelul conexiunilor rutiere (autostrăzi, drumuri) sau nivelul serviciului conexiunilor feroviare (număr de trenuri) sau aeriene (număr de zboruri).


Pentru a măsura potenţialul de interacţiune, se foloseşte accesibilitatea potenţială a centrelor zonelor urbane funcţionale. Accesibilitatea potenţială se determină cu următoarea formulă (Spiekermann şi Schürmann, 2007; Wegener et al., 2002; Spiekermann şi Wegener, 2006):

*++/4:��

%

�%

%��-. I ��

��

(4)

unde iA este accesibilitatea potenţială a oraşului i ; jW este populaţia oraşului j din reţeaua urbană considerată; ijc este timpul de călătorie între oraşele i şi j , măsurat în minute; â,a J �I �� 1�� '�

@�� "�� :� 0 sunt parametri.

În această lucrare am luat 1=a şi J �I �� 1�� '�@�� "�� :� 0

0050,=â , care sunt cele mai frecvente atribuiri. Uneori, pentru a pune în evidenţă efectele aglomeraţiei, termenul jW este considerat cu o putere 1>a . În general, J �I �� 1�� '�

@�� "�� :� 0 este pozitiv

şi ia valori mici, ca de exemplu: J �I �� 1�� '�@�� "�� :� 0

0030,=â şi J �I �� 1�� '�@�� "�� :� 0

0070,=â (Schürmann şi Taalat, 2000), 046210,=â (Spiekermann et al., 2013), J �I �� 1�� '�

@�� "�� :� 0 0057750,=â şi

J �I �� 1�� '�@�� "�� :� 0

0231050,=â (Stępniak şi Rosik, 2013) şi J �I �� 1�� '�@�� "�� :� 0

0090,=â (Reggiani et al., 2010).

Conectivitatea este caracterizată prin doi sub-indicatori: coefi cientul

Gini al accesibilităţii potenţiale a centrelor zonelor urbane funcţionale şi panta

dreptei de regresie dintre accesibilitatea centrelor zonelor urbane funcţionale

şi logaritmul zecimal al populaţiei acestor zone urbane funcţionale. Aşadar,

considerăm regresia liniară:

� �� . .. IJ ��

�� . ��0 ��"��

(5)

unde

A este accesibilitatea potenţială a centrelor zonelor urbane

funcţionale;

Pop este populaţia zonelor urbane funcţionale;

.J�� . ��0 ��"��

este coefi cient care trebuie determinat;

� .. IJ �

. ��0 ��"��

este panta dreptei de regresie, care trebuie determinată.

Cu cât coefi cientul Gini este mai mic, cu atât distribuţia accesibilităţii

este mai apropiată de distribuţia egală şi nivelul de policentricitate mai ridicat.

De asemenea, cu cât panta dreptei de regresie este mai mică, cu atât mai puţin

depinde accesibilitatea de populaţie şi cu atât mai mici sunt diferenţele dintre

accesibilităţile centrelor.

Transformarea valorilor sub-indicatorilor în indici Mai întâi, sunt convertite valorile celor şapte sub-indicatori în utilităţi.

Pentru fi ecare sub-indicator se stabilesc două praguri minx şi maxx , astfel încât

scorul de utilitate (u ) se obţine prin interpolare liniară, dacă valoarea sub-


indicatorului ( x ) se găseşte între aceste praguri, sau este zero sau o sută, altfel. Mai exact, avem - dacă valorile sub-indicatorului sunt cu atât mai favorabile cu cât sunt mai mari

>

≤≤⋅−

−

<

=

max

maxminminmax

min

min

xx

xxxxx

xx

xx

u

dacã ,100

dacã 100,

dacã ,0

(6)

- dacă valorile sub-indicatorului sunt cu atât mai favorabile cu cât sunt mai mici

>

≤≤⋅−−

<

=

max

maxminminmax

max

min

xx

xxxxx

xx

xx

u

dacã ,0

dacã 100,

dacã ,100

(7)

În Tabelul nr. 1. sunt prezentate valorile pragurilor pentru cei şapte sub-indicatori. Unele dintre acestea sunt preluate din ESPON Project 1.1.1 (ESPON, 2004, pp. 72), iar celelalte au fost schimbate. Pentru a determina pragurile sub-indicatorilor cifrei de afaceri, am considerat ca zone urbane funcţionale judeţele României, am calculat panta şi primatul pentru distribuţiile rang-mărime ale PIB-ului şi cifrei de afaceri şi am comparat rezultatele obţinute. Totodată, în cazul conectivităţii, am calculat panta şi coefi cientul Gini, atât pentru accesibilitatea potenţială a centrelor zonelor urbane funcţionale, cât şi pentru accesibilitatea multimodală a zonelor urbane funcţionale şi am comparat aceste rezultate pentru a modifi ca pragurile.


Valorile pragurilor pentru sub-indicatoriTabel nr. 1.

Distribuţia rang-mărime a

populaţiei

Distribuţia rang-mărime a cifrei de afaceri

Mărimea zonelor de

serviciu

Populaţie şi accesibilitate

Panta Primatul Panta PrimatulCoefi cientul

Gini Panta

Coefi cientul Gini

Valoarea sub-indicatorului la care policentricitatea este 0

–1,75 7,5 –2,50* 10* 70 2* 20*

Valoarea sub-indicatorului la care policentricitatea este 100

–0,5 0 –0,75* 0* 100*

0*

* - valori determinate de autori

Sursa: ESPON Project 1.1.1 (Tabel 3.3, pag. 72) şi calcule proprii

Prin agregarea aditivă a scorurilor de utilitate se obţin indicii dimensiunilor, iar prin agregarea multiplicativă a acestora se determină Indicele de policentricitate, pe baza ponderilor din Tabelul nr. 2.

Ponderile pentru agregare Tabel nr. 2.��/��0��

�� 5��

�� 2 () 4�

..�..O�

�� 2 �� 4� 8+O��0��9��2 )I 4� *+O�

�� 2 )� 4� D+O�

1��21. 4� 8+O��0��9��2 *I 4� *+O�

�� 2 *� 4� D+O�

�� 2 (2 4�

..�..O�� 1��?�� "��

� �� 2 ), 4� )++O�

�� 2 (1 4�

..�..O�

� � ��0��9��2 .I 4� 8+O�

� �1��?��"��2 *, 4� 8+O�

��&5�(��*++-��09'�A*�

Sursa: ESPON, 2004, pag. 72

Folosind pentru utilităţi aceleaşi notaţii ca şi pentru indicatorii şi sub-indicatorii corespunzători, avem următoarele relaţii: �� " ��:��

)) D+P*+Q ��3�� 2D4�

** D+P*+Q ��3�1. ��2,4�1.��() 8+P8+Q ��2)+4�

)Q ,(2 ��2))4�

*. 8+P8+Q ,�3�(1 ��2)*4�. RRQ (1(2()(� ��2).4�


4. Rezultate şi analize

Zonele urbane funcţionale din România au fost determinate pe baza datelor privind naveta zilnică şi evoluţia populaţiei şi a numărului de salariaţi.

Populaţie

În acest studiu s-a utilizat populaţia localităţilor din România din anul 2015, iar sursa datelor a fost Institutul Naţional de Statistică (INS). Conform metodologiei prezentate anterior, mai întâi, se realizează clasifi carea zonelor urbane funcţionale după populaţie. Odată clasifi cate zonele urbane funcţionale, se determină dreapta de regresie a distribuţiei rang-mărime a populaţiei. Pentru acest lucru, s-a utilizat software-ul EViews 9.0. şi s-au

obţinut următoarele informaţii: Ecuaţia de regresie: lg(Pop)= 3,333956 – 0,832749lg(rang) Panta = – 0,832749 Primat = 1,016512

Distribuţia rang-mărime a populaţiei zonelor

urbane funcţionale din România

Figura nr. 1.

Cluj-Napoca IaşiConstanţa

Bucureşti

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2

Logaritmul zecimal al rangului

Lo

gari

tmu

l zecim

al

al

po

pu

laţi

ei

(1000)

Sursa: realizată de autori

Din analiza tabelului din Anexă se constată că, din punct de vedere al populaţiei, se detaşează Bucureşti (2.449.093 locuitori) de celelalte zone

urbane funcţionale, având de 4,7 ori mai mulţi locuitori decât următoarea clasată (Cluj-Napoca, 520.558 locuitori). De asemenea, observăm că între populaţiile a două zone urbane funcţionale care ocupă în clasamentul mărimii poziţii consecutive există în puţine cazuri diferenţe mai mari. Totodată,


între cea mai mare zonă urbană funcţională luată în considerare la regresie (Cluj-Napoca, 520.558 locuitori) şi cea mai mică (Turnu Măgurele, 41.536 locuitori) există un raport de mărime de relativ mic, 12,5, de ordinul zecilor. Aceste aspecte arată un grad de policentricitate relativ ridicat al sistemului urban analizat (Figura nr. 1.). Ceea ce am intuit din analiza anterioară, un grad de policentricitate relativ ridicat, este confi rmat şi de panta de regresie a distribuţiei rang-mărime a populaţiei zonelor urbane funcţionale, care are o valoare absolută destul de mică, 0,832749. Totodată, gradul în care dimensiunea celei mai mari zone urbane funcţionale se abate de la regresia liniară, adică primatul, este mic (1,016512). Cum un sistem urban policentric nu este dominat de un oraş mare,

rezultatul anterior arată că această condiţie de policentricitate este îndeplinită.

Cifra de afaceri Datele referitoare la cifra de afaceri a localităţilor din România au fost furnizate de Camera de Comerţ şi Industrie a României (CCIR). Analiza s-a

efectuat pe baza cifrei de afaceri din 2015, iar conversia leului în euro s-a făcut la cursul mediu anual de schimb din 2015, 1Euro=4,4450 Lei (http://www.bnr.ro/Cursul-de-schimb-3544.aspx). Zonele urbane funcţionale au fost clasifi cate după cifra de afaceri. Pentru regresia liniară dintre logaritmul zecimal al cifrei de afaceri a zonelor urbane funcţionale din România şi logaritmul zecimal al poziţiei lor în clasamentul mărimii, software-ul EViews 9.0. ne furnizează următoarele informaţii: Ecuaţia de regresie: lg(CA )= 5,065174 – 1,473762lg(rang) Panta = –1,473762 Primat = 0,993590


Distribuţia rang-mărime a cifrei de afaceri a zonelor urbane funcţionale din România

Figura nr. 2.

TimişoaraCluj-NapocaPiteşti

Bucureşti

0

1

2

3

4

5

6

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2

Logaritmul zecimal al rangului

Lo

gari

tmu

l zecim

al

al

cif

rei

de a

faceri

(mil

ioan

e e

uro

)


Rezultatele privind cifra de afaceri sunt oarecum similare cu cele de la populaţie. Aşa cum arată analiza tabelului din Anexă, cifra de afaceri a zonei urbane funcţionale Bucureşti (107.821 milioane euro) este de 11,8 ori mai mare decât cifra de afaceri a celei de a doua clasate în topul mărimii (Piteşti, 9.153 milioane euro). Totodată, se remarcă o diferenţă substanţială între mărimile zonelor urbane funcţionale extreme (din cele utilizate la regresia liniară), Piteşti – 9.153 milioane euro şi Lugoj – 39 milioane euro, raportul lor fi ind 234,6. Cu toate acestea, deoarece pentru regresie variabilele sunt logaritmate, sub aspectul cifrei de afaceri, nivelul policentricităţii este destul de ridicat, aşa cum arată Figura nr. 2. Gradul de policentricitate relativ ridicat este certifi cat de cei doi sub-indicatori ai cifrei de afaceri. Astfel, panta regresiei liniare dintre logaritmul zecimal al cifrei de afaceri a zonelor urbane funcţionale din România şi logaritmul zecimal al poziţiei lor în clasamentul mărimii este negativă (–1,473762), cu o valoare absolută apreciată ca medie, dacă ne raportăm la praguri. Totodată, primatul (0,99359), care exprimă gradul de prelevanţă al zonei urbane funcţionale cu cea mai mare cifră de afaceri, este mic, lucru care indică un nivel de policentricitate ridicat.


Zonele de serviciu Procedând conform metodologiei, s-au construit zonele de serviciu din România (Harta nr. 1.). Valorile din interiorul acestor zone sunt ariile lor, exprimate în kilometri pătraţi. La calculul poligoanelor Thiessen, s-a considerat că frontierele regionale şi judeţene nu acţionează ca graniţe, deoarece o prestare de servicii poate să depăşească aceste frontiere. Din analiza hărţii rezultă că între mărimile zonelor de serviciu nu sunt diferenţe prea mari, ceea ce arată un nivel destul de ridicat al policentricităţii sistemului urban românesc.

Zonele de serviciu din România Harta nr. 1.


În mod teoretic, coefi cientul Gini ar fi zero dacă toate zonele de serviciu ar avea aceeaşi arie şi ar tinde spre unu dacă toate zonele de serviciu, cu excepţia uneia, ar fi foarte mici, iar aceea ar fi foarte mare. Coefi cientul Gini al ariilor zonelor de serviciu din România are valoarea 23,2087%, care indică un grad de policentricitate destul de ridicat.


Accesibilitatea potenţială Pentru determinarea accesibilităţii potenţiale a centrelor zonelor urbane funcţionale, a fost utilizată formula (4), în care am luat 1=a şi β 0050,=â . Timpii de călătorie între aceste centre sunt obţinuţi prin deplasare pe drumuri naţionale. În Anexă sunt date accesibilităţile potenţiale ale centrelor zonelor urbane funcţionale. Coefi cientul Gini arată cât de departe este distribuţia accesibilităţii centrelor de situaţia ideală. În teorie, acest coefi cient ar fi zero dacă toate oraşele ar avea aceeaşi accesibilitate. Coefi cientul Gini al accesibilităţii centrelor zonelor urbane funcţionale din România are valoarea 13,53%, care, deşi este destul de mică, corespunde unui nivel de policentricitate redus, ceea ce se constată dacă ne raportăm la cele două praguri. Referitor la regresia liniară dintre accesibilitatea centrelor zonelor urbane funcţionale şi logaritmul zecimal al populaţiei zonelor urbane funcţionale, avem: Ecuaţia de regresie: A = 2,326948 + 0,241936lg(Pop) Panta = 0,241936 Această dreaptă de regresie (Figura nr. 3.) are panta mică, 0,241936, ceea ce se traduce prin faptul că accesibilitatea centrelor zonelor urbane funcţionale nu depinde de mărimea populaţiei zonelor urbane funcţionale de care aparţin (mai exact, dependenţa este slabă). Prin urmare, această pantă indică un nivel de policentricitate ridicat.

Regresia lineară dintre accesibilitatea centrelor zonelor urbane funcţionale şi logaritmul zecimal al populaţiei zonelor urbane funcţionale

Figura nr. 3.

Câmpina Piteşti

Ploieşti

Bucureşti

1

2

3

4

5

1 1,5 2 2,5 3 3,5 4

Logaritmul zecimal al populaţiei (1000)

Accesib

ilit

ate

a p

ote

nţi

ală

(m

ilio

n)



Indicii dimensiunilor policentricităţii. Indicele de policentricitate

Valorile celor şapte sub-indicatori au fost transformate în utilităţi prin intermediul formulelor (6) şi (7), folosind pragurile din Tabelul nr. 1. Apoi, s-au calculat indicii dimensiunilor policentricităţii prin agregarea aditivă ponderată a utilităţilor, conform formulelor (8)-(12). În fi nal, s-a determinat Indicele de policentricitate prin agregarea multiplicativă a indicilor componenţi (formula (13)). Astfel, s-au obţinut utilităţile şi indicii prezentaţi în Tabelul nr. 3.

Scorurile de utilitate şi valorile indicilor

Tabel nr. 3./��6��

�� G� �� 5��

�� 2 () 4�

D.�D+/8�

�� 2 �� 4� D.�D..*�

��0��9��2 )I 4� A.�.D+)�

�� 2)� 4� D/�--/8��

1��21. 4�

D.�AA,A��0��9��2 *I 4� 8D�/-**�

�� 2*� 4� ,+�+/-)�

�� 2 (2 4� AA�,D88�� 1��?�� "��

� �� 2), 4� AA�,D88�

�� 2 (1 4�

/+�).)D�

� � ��0��9��2 .I 4� DA�,+.*�

� �1��?��"��2 *, 4� .*�./+-�

��!��

(��!��!��2 (� 4� 3/4&567��

�� 0�� 0� 0��

N� NN

NN�

Sursa: realizat de autori pe baza calculelor proprii

Intensitatea legăturilor dintre populaţie, cifră de afaceri şi

accesibilitate potenţială

Pentru evaluarea intensităţii legăturilor dintre cele trei variabile, utilizăm coefi cientul de corelaţie Pearson. Fişierul de ieşire SPSS ne oferă informaţiile din Tabelul nr. 4.

Corelaţii între populaţie, cifră de afaceri şi accesibilitate potenţială

Tabel nr. 4.Populaţie Accesibilitate potenţială Cifră de afaceri

Populaţie -0,286*

0,0190,959**

0,000

Accesibilitate potenţială -0,330**

0,006Cifră de afaceri - * - corelaţia este semnifi cativă la nivelul 0,05 ** - corelaţia este semnifi cativă la nivelul 0,01

Sursa: realizat de autori pe baza calculelor proprii


În primul rând, remarcăm că toţi coefi cienţii de corelaţie sunt semnifi cativi. Între populaţie şi cifra de afaceri există o legătură directă foarte puternică (0,959), semnifi cativă la nivelul 0,01, ceea ce înseamnă că zonele urbane funcţionale mai dezvoltate economic sunt, în acelaşi timp, şi mai populate. De asemenea, avem o corelaţie directă între populaţie şi accesibilitatea potenţială, semnifi cativă la nivelul 0,05, precum şi între cifra de afaceri şi accesibilitatea potenţială, semnifi cativă la nivelul 0,01, dar ambele sunt de intensitate scăzută, 0,286, respectiv, 0,330.

5. Concluzii Evaluarea policentricităţii la nivel naţional depinde de modul cum este conceptualizată şi de modul de defi nire a zonelor urbane funcţionale. În prezenta lucrare, se consideră că policentricitatea are trei componente: mărime, locaţie şi conectivitate, ceea ce înseamnă că Indicele de policentricitate se obţine prin agregarea indicilor celor trei dimensiuni. De asemenea, zonele urbane funcţionale din România au fost stabilite pe baza datelor privind naveta zilnică şi evoluţia populaţiei şi a numărului de salariaţi. Pentru a justifi ca ceea ce am afi rmat anterior, punem în evidenţă diferenţele dintre indicii din prezenta lucrare şi cei din ESPON Project 1.1.1, obţinuţi tot pentru România. În ESPON Project 1.1.1 centrele zonelor urbane funcţionale au peste 50000 locuitori, pe când în prezenta lucrare au numai peste 30000 locuitori. Astfel, între indicii dimensionali există o diferenţă de 5,5 în favoarea variantei din lucrare, între indicii locaţionali există o diferenţă de 2,9 în favoarea variantei din ESPON Project 1.1.1, între indicii de conectivitate există o diferenţă de 13,5 în favoarea variantei din lucrare, iar între indicii de policentricitate există o diferenţă de 6,9 în favoarea variantei din lucrare. Din punct de vedere al mărimii, România are un nivel de policentricitate destul de ridicat (83,81), cu care s-ar poziţiona pe locul 6 în clasamentul pentru indicii dimensionali al ţărilor din zona ESPON. Gradul de policentricitate al componentei locaţie, puţin mai scăzut, dar tot relativ ridicat (77,99), ar situa România pe locul 12 în topul pentru indicii locaţionali al ţărilor din zona ESPON. În schimb, conectivitatea României se plasează la cote medii (60,13), iar într-un top pentru această dimensiune al ţărilor din zona ESPON, ţara noastră s-ar clasa pe locul 16. Nivelul general de policentricitate al României poate fi apreciat ca fi ind între mediu şi ridicat – 73,25, valoare care ne-ar permite să fi m pe locul 5 în clasamentul pentru Indicele de policentricitate al ţărilor din zona ESPON. Deoarece noţiunea de policentricitate este foarte complexă, indicele de policentricitate calculat în prezenta lucrare nu acoperă toate dimensiunile acesteia. De aceea, ne propunem să construim un indice mai cuprinzător al


policentricităţii. Un asemenea indice ar trebui să mai cuprindă caracteristica

funcţională (de exemplu, policentricitatea funcţională generală) şi potenţialul

de policentricitate (Manole, 2017).

Remarcă

Această lucrare a fost susţinută de un grant al Autorităţii Naţionale

pentru Cercetare Ştiinţifi că şi Inovare CNCS/CCCDI - UEFISCDI, număr de

proiect PN-III-P2-2.1-PED-2016-0733 PNCDI III.

Bibliografi e

1. Aligica, P.D., Tarko, V. (2012). Polycentricity: From Polanyi to Ostrom, and

Beyond, Governance: An International Journal of Policy. Administration, and Institutions, 25(2), 237–262.

2. Brezzi, M., Veneri, P. (2015). Assessing polycentric urban systems in the OECD:

Country, regional and metropolitan perspectives. European Planning Studies,

23(6), 1128-1145.

3. Cojanu, V. (2009). Către un concept operaţional al dezvoltării competitive în plan

teritorial. Revista Transilvană de Ştiinţe Administrative, 1(23), 19-38.

4. CSD (Committee on Spatial Development) (1999). European Spatial Development

Perspective. Towards Balanced and Sustainable Development of the Territory of

the EU. Presented at the Informal Meeting of Ministers Responsible for Spatial

Planning of the Member States of the European Union, Postdam.

5. Egnatia Odos Observatory (2010). An assessment of Egnatia Motorway’s impact

on polycentric development. (http://observatory.egnatia.gr/reports/2010/polycentricity_

report_ EN.pdf).

6. ESPON (2004). ESPON 1.1.1. Potentials for polycentric development in Europe.

Luxembourg, ESPON Monitoring Committee. (http://www.espon.eu/mmp/online/

website/content/ projects/259/648/fi le_1174/fr-1.1.1_revised-full.pdf).

7. ESPON (2012). POLYCE: Metropolisation and Polycentric Development in Central

Europe. Final Report, Version 31 May 2012. Vienna University of Technology. (http://

www.espon.eu/main/ Menu_Projects/Menu_TargetedAnalyses/ polyce.html).

8. Glanzmann, L., Grillon, N., Kruse, C., Thierstein, A. (2004). Polycentricity and

metropolitan governance: a Swiss case-study. Paper presented at the 44 th European

Congress of the European Regional Science Association, Porto, Portugal.

9. Hague, C., Kirk, K. (2003). Polycentricity scoping study. Offi ce of the Deputy

Prime Minister, London.

10. Holl, A. (2007). Twenty years of accessibility improvements. The case of the Spanish

motorway building programme. Journal of Transport Geography, 15(4), 286-297.

11. Manole, S. (2017). Polycentricity issues of Romania’s South-East Region.

Management Strategies, 1(35), 411-419.

12. Meijers, E., Sandberg, K. (2008). Reducing regional disparities by means of

polycentric development: panacea or placebo?. Scienze Regionali – Italian

Journal of Regional Science, 7(2) (special Issue), 71-96.

13. Meijers, E., Waterhout, B., Zonneveld, W. A. M. (2007). Closing the gap:

Territorial cohesion through polycentric development. European Journal of

Spatial Development, 24, 1-24.


14. Reggiani, A., Bucci, P., Russo, G. (2010). Accessibility and Impedance Forms: Empirical Applications to the German Commuting Network. International Regional Science Review, 34, 230–252.

15. Schürmann, C., Spiekermann, K., Wegener, M. (1997). Accessibility Indicators. Berichte aus dem Institute für Raumplanung, 39, IRPUD, Dortmund.

16. Schürmann, C., Talaat, A. (2000). Towards a European Peripherality Index. Final Report. Report for DG Regional Policy of the European Commission, University of Dortmund.

17. Spiekermann, K., Schürmann, C. (2007). Update of selected potential accessibility indicators. Final report. Spiekermann & Wegener, urban and regional research (S&W), RRG Spatial Planning and Geoinformation.

18. Spiekermann, K., Wegener, M. (2006). Accessibility and spatial development in Europe. Scienze Regionali, 5(2), 15-46.

19. Spiekermann, K., Wegener, M., Květoň, V., Marada, M., Schürmann, C., Biosca,

O., Ulied Segui, A., Antikainen, H., Kotavaara, O., Rusanen, J., Bielańska, D.,

Fiorello, D., Komornicki, T., Rosik, P., Stepniak, M. (2013). TRACC Transport Accessibility at Regional/Local Scale and Patterns in Europe. Draft Final Report,

ESPON Applied Research, Luxembourg.

20. Stepniak, M., Rosik, P. (2013). Accessibility improvement, territorial cohesion

and spillovers: a multidimensional evaluation of two motorway sections in

Poland. Journal of Transport Geography, 31, 154-163.

21. Thiel, A. (2016). The polycentricity approach and the research challenges

confronting environmental governance. THESys Discussion Paper No. 2016-1.

Humboldt-Universität zu Berlin, Berlin, Germany, 1-27. (https://edoc.hu-berlin.

de/series/thesysdiscpapers).

22. Waterhout, B., Zonneveld, W., Meijers, E. (2005). Polycentric development

policies in Europe: overview and debate. Built Environment, 31(2), 163-173.

23. Wegener, M. (2013). Polycentric Europe: More effi cient, more equitable and

more sustainable?. International Seminar on Welfare and Competitiveness in the European Polycentric Urban Structure, Vol. 7, 62-64, Florence.

24. Wegener, M., Eskelinnen, H., Fürst, F., Schürmann, C., Spiekermann, K. (2002).

Criteria for the Spatial Differentiation of the EU Territory: Geographical Position.

Forschungen 102.2, Bonn: Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung.

Anexă

Zona urbană funcţionalăPopulaţia zonei

urbane funcţionale

Populaţia centrului zonei

urbane funcţionale

Cifra de afaceri a zonei

urbane funcţionale (lei)

Accesibilitatea

potenţială Alba Iulia 166.924 74.085 9.920.992.832 2.962.630,247Alexandria 101.478 52.291 2.906.907.435 3.347.949,259Arad 269.240 179.305 19.729.291.138 2.040.816,823Bacău 302.415 196.962 12.677.582.511 2.902.548,760Baia Mare 228.116 148.024 9.092.474.182 1.694.017,536Bârlad 94.112 73.205 1.591.100.373 2.858.285,723Bistriţa 170.122 93.039 7.803.682.256 2.186.073,725Botoşani 196.516 122.665 4.838.331.498 1.899.693,401Braşov 453.617 290.935 35.460.161.579 3.606.424,212Brăila 248.241 211.776 6.214.819.029 3.239.329,657Bucureşti 2.449.093 2.108.056 479.266.526.668 4.611.313,264Buzău 223.110 136.185 11.192.079.154 3.803.239,030Câmpina 117.525 37.778 1.837.076.058 3.963.253,225Câmpulung 65.232 37.112 1.065.853.536 3.435.272,966Caracal 68.005 35.467 1.168.842.680 2.960.463,407


Zona urbană funcţionalăPopulaţia zonei

urbane funcţionalePopulaţia centrului zonei

urbane funcţionaleCifra de afaceri a zonei urbane funcţionale (lei)

Accesibilitatea potenţială

Caransebeş 56.572 30.600 1.434.801.263 2.157.237,673Călăraşi 107.831 77.848 3.596.714.140 3.447.957,750Cluj-Napoca 520.558 321.374 40.384.683.573 2.542.177,878Constanţa 498.580 318.340 37.128.002.915 2.957.754,118Craiova 385.136 306.257 18.388.044.412 2.932.521,537Curtea de Argeş 55.000 33.522 2.055.009.984 3.612.655,649Dej 79.435 39.085 2.137.093.352 2.241.473,867Deva 211.023 70.679 5.541.948.442 2.688.940,118Dorohoi 54.790 31.451 520.509.346 1.713.910,770Drobeta-Turnu Severin 154.345 110.138 2.029.018.933 2.195.658,066Făgăraş 47.001 40.220 834.441.623 3.175.925,397Feteşti 44.694 35.637 441.916.260 3.482.707,697Focşani 197.350 94.813 5.230.256.942 3.438.777,844Galaţi 346.639 304.964 18.119.429.708 3.035.535,720Giurgiu 100.553 69.399 1.856.785.561 3.557.403,557Huşi 44.876 30.545 483.221.436 2.399.185,349Iaşi 517.713 359.843 17.079.432.239 2.307.767,500Lugoj 65.212 47.766 173.407.302 2.227.455,905Mangalia 56.054 42.386 3.201.423.190 2.594.757,992Medgidia 84.321 46.236 1.127.327.364 3.106.548,152Mediaş 86.163 58.793 8.279.771.499 2.827.005,623Miercurea Ciuc 81.251 42.236 2.275.155.430 2.907.935,983Odorheiu Secuiesc 57.764 38.647 3.285.453.904 2.859.162,938Oneşti 201.704 52.876 3.428.862.103 2.942.460,618Oradea 300.926 222.987 18.777.586.445 1.866.102,424Paşcani 84.992 43.555 1.156.105.162 2.367.817,252Petroşani 140.966 43.474 1.376.138.185 2.506.918,559Piatra-Neamţ 202.237 115.892 5.378.843.235 2.439.655,075Piteşti 329.196 177.009 40.686.518.745 3.943.807,832Ploieşti 410.607 234.248 29.788.901.486 4.176.841,463Râmnicu Sărat 64.568 41.005 1.038.384.980 3.574.639,759Râmnicu Vâlcea 189.833 118.939 6.683.084.140 3.431.059,596Reşiţa 124.288 89.071 2.508.026.979 1.835.608,656Roman 105.890 70.959 2.266.836.638 2.684.531,005Roşiorii de Vede 56.039 32.779 445.555.049 3.195.400,663Satu Mare 212.394 122.897 9.364.074.913 1.595.776,654Sfântu Gheorghe 92.943 65.203 3.035.707.110 3.375.860,006Sibiu 267.595 169.778 15.372.546.485 3.173.058,965Sighetu Marmaţiei 53.448 44.167 929.359.474 1.429.413,683Sighişoara 56.556 34.322 1.451.009.356 2.999.938,231Slatina 123.833 84.817 9.116.122.323 3.379.510,319Slobozia 93.127 53.248 4.058.960.417 3.638.903,054Suceava 367.068 116.251 10.619.878.834 2.039.401,660Târgovişte 241.306 93.914 5.747.083.399 3.831.352,470Târgu Jiu 176.842 97.056 6.011.361.162 2.411.322,531Târgu Mureş 304.620 150.660 22.922.044.329 2.734.017,927Tecuci 86.907 45.741 1.024.870.380 3.203.453,446Timişoara 449.806 333.352 39.528.173.360 2.202.085,107Tulcea 129.454 90.113 4.943.368.856 2.472.010,328Turnu Măgurele 41.536 30.198 540.016.639 2.970.569,005Vaslui 150.977 95.113 2.449.597.387 2.584.950,174Zalău 152.505 69.832 5.199.302.971 1.981.503,584

Sursa: Datele din tabel au fost determinate de autori pe baza informaţiilor furnizate de Institutul Naţional de Statistică – pentru populaţie,Camera de Comerţ şi Industrie a României – pentru cifra de afaceri şi site-ul https://distante-rutiere.com/ – pentru timpii de călătorie

evaluarea policentricităii româniei utilizând zonele ...de policentricitate al statelor. mai mult...

Documents