LIETUVOS RESPUBLIKOS

VIDAUS REIKALŲ MINISTRAS

ĮSAKYMAS

DĖL SAVIVALDYBIŲ PRISKYRIMO GRUPĖMS PAGAL KELIAMUS EKONOMINIO AUGIMO TIKSLUS METODIKOS IR TVARKOS APRAŠO

PATVIRTINIMO

2019 m. spalio 16 d. Nr. 1V-861

Vilnius

Vadovaudamasi Lietuvos Respublikos savivaldybių biudžetų pajamų nustatymo metodikos įstatymo 10¹ straipsnio 2 dalimi ir Lietuvos Respublikos Vyriausybės 2019 m. spalio 9 d. nutarimu Nr. 1019„Dėl įgaliojimų suteikimo įgyvendinant Lietuvos Respublikos savivaldybių biudžetų pajamų nustatymo metodikos įstatymą”,

t v i r t i n u Savivaldybių priskyrimo grupėms pagal keliamus ekonominio augimo tikslus metodikos ir tvarkos aprašą (pridedama).

Vidaus reikalų ministrė                                                                                 Rita Tamašunienė

PATVIRTINTA

Lietuvos Respublikos vidaus reikalų ministro 2019 m. spalio 16 d.

įsakymu Nr. 1V-861

SAVIVALDYBIŲ PRISKYRIMO GRUPĖMS PAGAL KELIAMUS EKONOMINIO AUGIMO TIKSLUS METODIKOS IR TVARKOS APRAŠAS

I. METODIKOS PASKIRTIS IR TAIKYMO TVARKA

1. Savivaldybių priskyrimo grupėms pagal keliamus ekonominio augimo tikslus metodikos ir tvarkos aprašas (toliau – Metodika) yra skirtas įvertinti savivaldybėse esančių ekonominiam augimui ir darbo vietų kūrimui svarbių teritorijų ekonominį potencialą, ryšius ir sudaryti prielaidas subalansuotam ir savivaldybių ir valstybės institucijų tarpusavio bendradarbiavimu paremtam regionų ekonominiam augimui.

2. Metodika nustato kriterijus, kuriais remiantis savivaldybės skirstomos į skirtingus ekonominio augimo tikslus turinčių savivaldybių grupes (toliau – grupės), šių kriterijų vertinimo aspektus, apskaičiavimo bei analizės metodus.

3. Metodika taikoma:

3.1. Priskiriant savivaldybes grupėms, pagal kurias, vadovaujantis Lietuvos Respublikos Savivaldybių biudžetų pajamų nustatymo metodikos įstatymo 10¹ straipsniu, nustatomos Finansinio rodiklio verslo plėtros sąlygoms gerinti dydis ir sumos.

3.2 Planavimo dokumentuose nustatant konkrečių regionų plėtrai keliamus tikslus, uždavinius ir priemones, planuojant valstybės ir savivaldybių investicijas šių tikslų, uždavinių ir priemonių įgyvendinimui.

4. Pirmasis savivaldybių suskirstymas į grupes pagal Metodiką atliekamas 2019 metais, naudojant 2018 metų statistinę informaciją ir duomenis, o kas 3 metus įvertinami grupėms priskirtinų savivaldybių pasikeitimai, naudojant vėliausius prieinamus erdvinių duomenų rinkinius, statistinę ir kitą informaciją.

5. Savivaldybių suskirstymui į grupes naudojamus kriterijus (rodiklius ir požymius), vadovaudamasi Metodika įvertina Vidaus reikalų ministerija. Skaičiavimams naudojamus duomenis ir statistinę informaciją skelbia Lietuvos statistikos departamentas, Nacionalinė žemės tarnyba prie Žemės ūkio ministerijos, Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacija, Europos Komisija, taip pat esant poreikiui gali būti naudojami Vidaus reikalų ministerijos, kitų institucijų renkami duomenys, komercinės ar atvirųjų duomenų bazės, valstybės institucijų viešai skelbiami duomenys ir informacija.

6. Pagal Metodiką sudarytas grupėms priskirtų savivaldybių sąrašas, skaičiavimų rezultatai ir nuorodos į pirminius duomenų rinkinius (arba naudoti pirminiai duomenų rinkiniai) skelbiami Vidaus reikalų ministerijos interneto svetainėje.

7. Sudarius arba pakeitus grupėms priskirtų savivaldybių sąrašą, Vidaus reikalų ministerija šį sąrašą paskelbia savo interneto svetainėje, apie tai informuoja Finansų ministeriją ir pateikia šį sąrašą Finansų ministerijai raštu. Atnaujintą grupėms priskirtinų savivaldybių sąrašą Vidaus reikalų ministerija paskelbia ir pateikia Finansų ministerijai ne vėliau, kaip iki atitinkamų metų rugsėjo 1 d.

II.VARTOJAMOS  SĄVOKOS

8. Metodikoje vartojamos šios sąvokos:

8.1. Erdvinių duomenų sluoksnis - duomenų pateikimo forma, kur tam tikrą geografinį objektą (tašką, plotą ar liniją) apibūdina vietos informacija (padėtis koordinačių sistemos atžvilgiu), aprašomoji informacija ir (ar) kiekybinė kintamojo (-jų) reikšmė. Pagal geografinio objekto atvaizdavimo formą erdvinių duomenų sluoksnis gali būti taškinis, linijinis arba plotinis.

8.2. Centrinis taškas – taškais atvaizduotų geografinių objektų grupės elementas, kurio bendras atstumas nuo visų grupės elementų yra mažiausias. Papildomai naudojant svertinį kintamąjį (pvz. taškui priskirtą gyventojų arba darbo vietų skaičių) didesnę svarbą turi atstumas tarp aukštesnę kintamojo reikšmę turinčių taškų, centrinis taškas randamas svorių centre.

8.3. Gyventojų koncentracijos centras – arčiausiai savivaldybės centrinio taško, nustatyto pagal gyventojų pasiskirstymą, esanti gyvenamoji vietovė.

8.4. Ekonominės veiklos koncentracijos centras – arčiausiai savivaldybės centrinio taško,  nustatyto pagal darbo vietų pasiskirstymą, esanti gyvenamoji vietovė. Taip pat – kurorto statusą turinti gyvenamoji vietovė.

8.5. Gardelė - plotinio erdvinių duomenų sluoksnio (geografinio tinklelio) elementas, kurio kraštinių ilgis ir plotas yra vienodi ir tame pačiame sluoksnyje esantys objektai nepersidengia. Atliekant skaičiavimą pagal Metodiką naudojamos kvadrato formos 2,5 km ilgio kraštinės ir 6,25 km² ploto gardelės.

8.6. Logistinės analizės uždavinys – analizės užduotis, kurios sąlyga pateikiama kaip 2 erdvinių duomenų sluoksniai (pasiūlos ir paklausos taškai) ir papildomos sąlygos, tokios kaip problemos tipas, leistina kelionės trukmė, kelionės kryptis, pasiūlos taško patrauklumas, paklausos taško svarba ir kt., o pasiūlos ir paklausos sąsaja vertinama atsižvelgiant į optimalias kelionės sąnaudas tarp šiuose sluoksniuose pateikiamų taškų.

8.7. Erdvinės statistikos uždavinys - analizės užduotis, kurios rezultatas priklauso ir nuo kintamųjų reikšmių, ir nuo geografinių objektų, kuriems priskirtos kintamojo reikšmės, padėties vienas kito atžvilgiu.

8.8. Jungtis (angl. allocation line) – logistinės analizės uždavinio sprendinys, patvirtinantis, kad paklausos ir pasiūlos taškas gali būti susieti pagal nustatytas logistinės analizės uždavinio sąlygas ir nurodantis, kokia paklausos rodiklio (kintamojo) dalis priskirta pasiūlos taškui.

8.9. Maršrutas (angl. route) – logistinės analizės uždavinio sprendinys, kuriame pateikiamas trumpiausias (arba greičiausias) kelias tarp pasiūlos ir pasiektinų taškų, susietų pagal nustatytas logistinės analizės uždavinio sąlygas.

8.10. Paklausos taškas (angl. demand point) – geografinis taškas, kuriame esanti paklausa (pvz., gyventojai) turi būti sujungta su vienu ar daugiau pasiūlos taškų pagal nustatytas logistinės analizės uždavinio sąlygas.

8.11. Pasiūlos taškas (angl. facility) – geografinis taškas, kuriame esanti pasiūla (pvz., darbo vietos) turi būti paskirstyta pasiūlos taškams pagal nustatytas logistinės analizės uždavinio sąlygas.

8.12. Pasiektinas taškas (angl. incident) – geografinis taškas, iki kurio skaičiuojamas maršrutas.

8.13. Funkcinė zona - pasiūlos, paklausos (arba pasiektinų) taškų ir jungčių visuma tam tikroje teritorijoje. Metodikos atveju nagrinėjamos gyventojų koncentracijos centrų ir santykinai aukšto ekonominio potencialo teritorijų ryšiais paremtos funkcinės zonos.

8.14. Funkcinės zonos centras – geografinis taškas (paklausos arba pasiūlos taškas), kurį su kitomis teritorijomis sieja nustatyto kelionės laiko arba atstumo paklausos-pasiūlos jungtys arba maršrutai. Metodikos atveju – gyventojų arba ekonominės veiklos koncentracijos centras.

8.15. Funkcinės zonos susietos teritorijos – geografiniai taškai (paklausos,  pasiūlos  arba pasiektini taškai), kuriuos su funkcinės zonos centru sieja nustatyto kelionės laiko arba atstumo paklausos-pasiūlos jungtys arba maršrutai.

8.16. Funkcinės zonos savivaldybė (-s) – savivaldybė (-s), kurioje (-se) yra bent vienas iš funkcinės zonos elementų - centras arba susieta teritorija.

8.17. Ekonominio potencialo indeksas – sudėtinis rodiklis, sudarytas iš normalizuotų konkrečios gardelės ekonominį potencialą apibūdinančių rodiklių: darbo vietų skaičiaus, darbo vietų skaičiaus pokyčio ir Ekonominės veiklos rūšių klasifikatorius K, L, M ir N sekcijoms priskiriamų veikiančių ūkio subjektų skaičiaus.

8.18. Ekonominės veiklos koncentracijos „karštoji teritorija“ – statistiškai reikšminga objektų, turinčių aukštas ekonominio potencialo indekso reikšmes sankaupa. Metodikos atveju, nustatoma taikant Getis Ord Gi* erdvinės statistikos metodą.

8.19. Ekonominės veiklos koncentracijos žemų reikšmių klasteris – LL tipo klasteris, statistiškai reikšminga objektų sankaupa, kuriems būdinga tarpusavyje panaši žema kintamojo reikšmė. Metodikos atveju, nustatoma taikant Anselin Local Moran's I erdvinės statistikos metodą.

8.20. Savaiminio ekonominio augimo požymių turinti savivaldybė – savivaldybė, kurios didelę teritorijos dalį užima ekonominės veiklos koncentracijos „karštoji teritorija“, nėra reikšmingų vidinių netolygumų (ekonominės veiklos koncentracijos žemų reikšmių klasterių) ir kurios plėtrą lemia vienas iš šių išorinių veiksnių metropolinės teritorijos aglomeracijos procesas arba transeuropinio transporto tinklo (TEN-T) pagrindinių uostų grupei priklausančio uosto veikla.

III. DUOMENŲ ŠALTINIAI IR KINTAMIEJI

9. Atliekant Metodikoje nurodomus skaičiavimus ir priskiriant savivaldybes grupėms naudojami šie duomenų šaltiniai:

9.1. Georeferencinio pagrindo kadastro (toliau – GRPK) geoerdvinių duomenų rinkinys, skelbiamas Nacionalinės žemės tarnybos.

9.2. Lietuvos statistikos departamento skelbiamas Veikiančių ūkio subjektų geoerdvinių duomenų rinkinys (2,5 km. gardelių lygiu).

9.3. Lietuvos statistikos departamento skelbiamas Visuotinio gyventojų ir būstų surašymo geoerdvinių duomenų rinkinys (2,5 km. gardelių lygiu).

9.4. Lietuvos statistikos departamento Rodiklių duomenų bazėje skelbiami 15-64 metų gyventojų užimtumo lygio ir nuolatinių 15-64 metų gyventojų skaičius rodikliai (savivaldybių lygiu).

9.5. Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacijos (toliau – EBPO) skelbiami miestų funkcinių zonų tipai, skirtingų tipų zonas sudarančių teritorijų sąrašas ir žemėlapiai.

9.6. Europos Komisijos paskelbtas pagrindinių Europos Sąjungos uostų (angl. key ports) sąrašas.

9.7. Kompanijų ESRI bei HERE Technologies teikiami kelių tinklo bei eismo duomenys, pasiekiami per debesų kompiuterijos paslaugas (ArcGIS programinėje aplinkoje), kurie naudojami logistinės analizės uždavinių sprendimui.

9.8. Ekonominės veiklos rūšių klasifikatorius (toliau – EVRK 2 red.), patvirtintas Statistikos departamento prie Lietuvos Respublikos Vyriausybės generalinio direktoriaus 2007 m. spalio 31 d. įsakymu Nr. DI-226 „Dėl Ekonominės veiklos rūšių klasifikatoriaus patvirtinimo“.

10. Savivaldybių grupavimui naudojami šie iš Metodikos 9 punkte nurodytų šaltinių gaunami kintamieji ir požymiai:

10.1. Darbo vietų skaičius vertinamaisiais metais (2,5 km gardelių lygiu).

10.2. Vidutinis darbo vietų skaičiaus pokytis laikotarpiu tarp vertinamųjų (n-ųjų) ir trejais metais anksčiau buvusių (n-3-iųjų) metų (2,5 km gardelių lygiu).

10.3. Veikiančių ūkio subjektų skaičius (2,5 km gardelių lygiu), ir iš jų:

10.3.1. EVRK 2 red. sekcijai „Finansinė ir draudimo veikla“ (K) priskirtų veikiančių ūkio subjektų skaičius vertinamaisiais metais (gardelės lygiu).

10.3.2. EVRK 2 red. sekcijai „Nekilnojamojo turto operacijos“ (L) priskirtų veikiančių ūkio subjektų skaičius vertinamaisiais metais (gardelės lygiu).

10.3.3. EVRK 2 red. sekcijoms „Profesinė, mokslinė ir techninė veikla“ (M) ir „Administracinė ir aptarnavimo veikla“(N) priskirtų veikiančių ūkio subjektų skaičius vertinamaisiais metais (gardelės lygiu).

10.4. Gardelės gyventojų skaičius Visuotinio gyventojų ir būstų surašymo duomenimis.

10.5. 15-64 m. amžiaus gyventojų užimtumo lygis savivaldybėse vertinamaisiais metais.

10.6. 15-64 m. amžiaus gyventojų skaičius savivaldybėse vertinamaisiais metais.

10.7. Vidutinė kelionės trukmė (automobiliu) tarp savivaldybėje esančio gyventojų koncentracijos centro ir ekonominės veiklos koncentracijos „karštosios teritorijos“.

10.8. Vidutinė kelionės trukmė (automobiliu) tarp ekonominės veiklos koncentracijos centro ir gyventojų koncentracijos centro.

10.9. Savivaldybės teritorijos tipas pagal EBPO klasifikaciją. Vertinama, ar EBPO priskiria savivaldybę metropolinėms teritorijoms (angl. metropolitan area), taikydama šiuos kriterijus:

10.9.1. Centrinio miesto branduolį sudaro gretimų 1 km² tinklelio elementų grupė, kurių gyventojų tankis yra ne mažesnis kaip 1 500 gyventojų / km², o bendras gyventojų skaičius ne mažesnis kaip 50 000.

10.9.2. Kelionės į (iš) darbo zoną (funkcinę zoną) sudaro savivaldybės, kurių bent 15 proc. darbuotojų kasdien keliauja į darbą mieste.

10.9.3. Bendras miesto ir funkcinės zonos gyventojų skaičius yra ne mažesnis kaip 250 000 gyventojų.

10.10. Savivaldybės teritorijoje esančio uosto tipas. Vertinama, ar savivaldybės teritorijoje yra uostas, įtrauktas į Europos Komisijos paskelbtą pagrindinių Europos Sąjungos uostų (angl. key ports) sąrašą.

IV. TRUMPAS ANALIZĖS METODŲ APRAŠYMAS

11. Erdvinės statistikos metodai:

11.1. Getis Ord Gi* statistika – erdvinės statistikos metodas, kuriuo erdvinių duomenų sluoksnyje nustatomos statistiškai reikšmingos aukštą kintamojo reikšmę turinčių geografinių objektų sankaupos („karštosios teritorijos“) arba žemą kintamojo reikšmę turinčių geografinių objektų sankaupos („šaltosios teritorijos“). Kiekvienas geografinis objektas vertinamas ir pagal kaimyninių geografinių objektų kintamojo reikšmę, kartu nustatant ir gautų sankaupų statistinį reikšmingumą (tikimybę, kad gautas rezultatas nėra atsitiktinis).

11.2. Anselin Local Moran's I statistika – erdvinės statistikos metodas, kuriuo erdvinių duomenų sluoksnyje nustatomi kintamojo teritorinio pasiskirstymo netolygumai – statistiškai reikšmingos tarpusavyje panašią (aukštą arba žemą) kintamojo reikšmę turinčių geografinių objektų sankaupos (HH ir LL tipo klasteriai) ir išskirtys – netoli esantys objektai, kurių reikšmės reikšmingai skiriasi (LH ir HL tipo išskirtys).

11.3. Centrinio objekto algoritmas (angl. central feature) - erdvinių duomenų sluoksnyje arba geografinių objektų grupėje randamas geografinis objektas, kurio bendras atstumas (taikant svertinį kintamąjį – svertinis atstumas) nuo visų sluoksnio (arba grupės) objektų yra mažiausias.

12. Logistinės analizės metodai:

12.1. Kelionės sąnaudų minimizavimo algoritmas (angl. minimize impendance): pasiūlos taškai yra išdėstomi taip, kad būtų sumažinta bendra kelionės išlaidų suma tarp paklausos taškų ir pasiūlos taškų.

12.2. Tikslinės rinkos dalies algoritmas (angl. target market share): pasiūlos taškai yra išdėstomi taip, kad būtų galima aptarnauti tam tikrą dalį nuo visos paklausos mažiausiomis kelionės sąnaudomis;

12.3. Artimiausio objekto paieškos algoritmas (angl. closest facility): randamas apibrėžtas nuo geografinio objekto mažiausiai nutolusių objektų skaičius.

13. Indekso sudarymo metodas: naudojama 100 balų skalė (be neigiamų reikšmių), kurios žingsnis priklauso nuo visų vertinamų gardelių rodiklio vidurkio ir vidutinio kvadratinio nuokrypio. 100 balų atitinka rodiklio reikšmė, kuri vidurkį viršija 2 vidutiniais kvadratiniais nuokrypiais.

V. SAVIVALDYBIŲ GRUPAVIMO KRITERIJAI

14. I grupė: Ekonominių centrų savivaldybės. Tai savivaldybės, išskyrus savaiminio ekonominio augimo požymių turinčias savivaldybes, kurių teritorijoje yra ekonominės veiklos koncentracijos centras, o darbo vietos pasiekiamos toje pačioje savivaldybėje per 30 ir mažiau minučių.

Šiai grupei keliami regiono ekonominės plėtros tikslai: pritraukti papildomas užsienio ir vidaus investicijas, ypač didelį dėmesį skiriant investicijoms pagal Vyriausybės nustatytas sumanios specializacijos kryptis ir regiono plėtros tarybos nustatytas regioninės specializacijos kryptis. Šios grupės savivaldybėms planavimo dokumentuose taip pat gali būti nustatomi kiekybiniai naujų darbo vietų kūrimo rodikliai, jeigu nuo savivaldybės teritorijoje esančio ekonominės veiklos koncentracijos centro 45 ir mažiau minučių kelionės atstumu nutolusiose savivaldybėse nėra pasiektas 15-64 m. amžiaus gyventojų grupės 75 proc. užimtumo lygis.

15. II grupė: Ekonominių centrų funkcinių zonų savivaldybės. Tai ekonominės veiklos koncentracijos centro neturinčios savivaldybės, iš kurių darbo vietos pasiekiamos per 30 ir mažiau minučių.

Šiai grupei keliami regiono ekonominės plėtros tikslai: užtikrinti efektyvų žmonių judėjimą, darnų bendros su ekonominiu centru ekonominės infrastruktūros, transporto tinklo vystymą, ugdyti darbo rinkai svarbius gyventojų gebėjimus ir užtikrinti viešųjų paslaugų tinklo suderinamumą su darbuotojų judėjimo srautais.

16. III grupė: Savivaldybės, kuriose nėra ekonominių centrų ir lengvai pasiekiamų darbo vietų (nutolusios savivaldybės). Savivaldybės priskiriamos šiai grupei, jeigu iš jų per 30 minučių neįmanoma pasiekti santykinai aukštą ekonominį potencialą turinčios teritorijos („karštosios teritorijos“).

Šiai grupei keliami regiono ekonominės plėtros tikslai: ekonominis persitvarkymas, pritraukiant investicijas, pakeičiančias tradicines žemės ūkio, žemų technologijų pramonės veiklas, kaimo ekonominė plėtra, vietinio smulkaus verslo ir socialinio verslo plėtra, pagalba gyventojų mobilumui.

17. Grupėms nepriskiriamos savaiminio ekonominio augimo požymių turinčios savivaldybės, nustatytos įvertinus, kad bent 30 proc. jų teritorijos užima ekonominės veiklos koncentracijos „karštoji teritorija“, jų teritorijoje nėra ekonominės veiklos koncentracijos žemų reikšmių klasterių (LL tipo klasterių) ir yra vienas iš vienas iš šių objektų – metropolinės teritorijos dalis, sutampanti su savivaldybės teritorija, arba vienas iš transeuropinio transporto tinklo (TEN-T) pagrindinių uostų.

VI. SAVIVALDYBIŲ GRUPAVIMO TVARKA

18. Savivaldybės grupuojamos atliekant šiuos etapais išdėstytus veiksmus:

18.1. I etapas: ekonominės veiklos koncentracijos „karštųjų teritorijų“ ekonominės veiklos koncentracijos žemų reikšmių klasterių nustatymas:

18.1.1. Iš darbo vietų skaičiaus, darbo vietų skaičiaus pokyčio ir EVRK 2 red. K, L, M ir N sekcijoms priskirtų veikiančių ūkio subjektų skaičiaus rodiklių (kintamųjų) sudaromas sudėtinis rodiklis – ekonominio potencialo indeksas.

18.1.2. Atliekama gautų ekonominio potencialo indekso reikšmių teritorinės sklaidos analizė (apskaičiuojama erdvinių duomenų sluoksnio Getis Ord Gi* statistika) ir taip randamos teritorijos dalys, kuriose ekonominis aktyvumas yra santykinai aukštas (statistiškai patikimos „karštosios teritorijos“).

18.1.3. Atliekama gautų ekonominio potencialo indekso reikšmių klasterių ir išskirčių analizė (apskaičiuojama erdvinių duomenų sluoksnio Anselin Local Moran's I statistika) ir taip randamos teritorijos dalys, kuriose yra ekonominės veiklos koncentracijos žemų reikšmių sankaupos (toliau – LL klasteriai).

18.2. II etapas: jungčių tarp teritorijų ir funkcinių zonų įvertinimas:

18.2.1. Pirmuoju etapu nustatytos „karštosios teritorijos“ priskiriamos faktinėms gyvenamosioms vietovėms – pirmiausia nustatant „karštųjų teritorijų“ pasiskirstymo savivaldybėje svorių centrą, o tuomet – arčiausiai jo esančią gyvenamąją vietovę (ekonominės veiklos koncentracijos centrą). Analogiškai, pagal savivaldybės gyventojų pasiskirstymą (atrinktose daugiau kaip 100 gyventojų turinčiose gardelės), randamas ir kiekvienos savivaldybės gyventojų koncentracijos centras.

18.2.2. Ekonominės veiklos koncentracijos centrams papildomai priskiriamos kurorto statusą turinčios gyvenamosios vietovės.

18.2.3. Taikant tikslinės rinkos dalies algoritmą, įvertinamos jungtys tarp gyventojų koncentracijos centrų ir ekonominės veiklos koncentracijos „karštųjų teritorijų“. Taip nustatoma, ar savivaldybės gyventojai gali pasiekti darbo vietas per 30 ir mažiau minučių.

18.2.4. Taikant artimiausio objekto paieškos algoritmą, apskaičiuojami maršrutai tarp gyventojų koncentracijos centrų ir ekonominės veiklos koncentracijos centrų. Taip nustatoma kurios savivaldybės yra tarpusavyje nutolusios ne daugiau kaip 45 minučių kelionės atstumu.

18.3. III etapas: neskirstomų į grupes savivaldybių nustatymas. Nustatomos savaiminio ekonominio augimo požymių turinčios savivaldybės, kurių atveju:

18.3.1. Ekonominės veiklos koncentracijos „karštosios teritorijos“ užima daugiau kaip 30 proc. savivaldybės teritorijos ploto.

18.3.2. Nėra ekonominės veiklos koncentracijos žemų reikšmių klasterių (LL klasterių) sankirtų su savivaldybės teritorija.

18.3.3. Remiantis EBPO miestų funkcinių zonų tipologija, savivaldybės teritorija EBPO yra priskirta metropolinei teritorijai arba savivaldybėje yra vienas iš transeuropinio transporto tinklo (TEN-T) pagrindinių uostų.

18.3.4. 18.3.1, 18.3.2 ir 18.3.3 papunkčiuose nustatytus kriterijus atitinkančios savivaldybės toliau nevertinamos ir nepriskiriamos Metodikos 14-16 punktuose nurodytoms grupėms.

18.4. IV etapas: pagal 1-3 etapų atliktų skaičiavimų ir įvertinimų rezultatus savivaldybės suskirstomos į Metodikos 14-16 punktuose nurodytas grupes.

18.5. Detali pagal Metodiką atliekamų skaičiavimo ir analizės metodų taikymo eiga aprašyta Metodikos 2 priede. Sutartinis žymėjimas, naudojamas sudarant Metodikos 2 priede nurodytas formules ir Metodikos 6 punkte nustatyta tvarka skelbiant informaciją apie savivaldybių priskyrimo grupėms skaičiavimo rezultatus bei duomenų rinkinius, pateikiamas Metodikos 1 priede.

_____________________

Savivaldybių priskyrimo grupėms pagal

keliamus ekonominio augimo tikslus metodikos

ir tvarkos aprašo 1 priedas

SUTARTINIS ŽYMĖJIMAS

1. Kintamieji:

1.1. DSK – darbo vietų skaičius vertinamaisiais metais (gardelės lygiu).

1.2. chg_avgDSK – vidutinis darbo vietų skaičiaus pokytis tarp vertinamųjų (n-ųjų) ir pirmųjų laikotarpio metų (gardelės lygiu).

1.3. VUS – veikiančių ūkio subjektų skaičius vertinamaisiais metais (gardelės lygiu).

1.4. K – EVRK 2red. sekcijai „Finansinė ir draudimo veikla“ (K) priskirtų veikiančių ūkio subjektų skaičius vertinamaisiais metais (gardelės lygiu).

1.5. L – EVRK 2 red. sekcijai „Nekilnojamojo turto operacijos“ (L) priskirtų veikiančių ūkio subjektų skaičius vertinamaisiais metais (gardelės lygiu).

1.6. M_N – EVRK 2 red. sekcijoms „Profesinė, mokslinė ir techninė veikla“ (M) ir „Administracinė ir aptarnavimo veikla“ (N) priskirtų veikiančių ūkio subjektų skaičius vertinamaisiais metais (gardelės lygiu).

1.7. UL – užimtumo lygis savivaldybėje vertinamaisiais metais.

1.8. G_SUR – gyventojų skaičius Visuotinio gyventojų ir būstų surašymo metu (gardelės lygiu)

1.9. GyXX – gyventojų skaičius (prognozė) vertinamaisiais metais (gardelės lygiu).

1.10. A1564 – 15-64 m. amžiaus gyventojų skaičius savivaldybėje vertinamaisiais metais.

1.11. EBPO_MFA – loginis kintamasis (TRUE, FALSE reikšmės), žymintis metropolinės teritorijos (angl. metropolitan area) tipą pagal EBPO ir Europos Sąjungos statistikos tarnybos (EUROSTAT) suderintą klasifikaciją.

1.12. TENT_PORT_C – loginis kintamasis (TRUE, FALSE reikšmės), žymintis savivaldybėje esantį uostą (pagrindinio uosto tipo) pagal Europos Komisijos pateikiamą suskirstymą.

2. Techniniai laukai, žymintys užklausą analizės algoritmui ir rezultatus:

2.1. OID arba ObjectID – unikalus objekto identifikatorius duomenų sluoksnyje (sukuriamas automatiškai).

2.2. FacilityType –pasiūlos taško tipas.

2.3. Cutoff – kelionės trukmės arba atstumo apribojimas.

2.4. Name – geografinio objekto pavadinimas.

2.5. Weight – geografinio objekto svoris (svertinis kintamasis).

2.6. ImpedanceTransformation – kelionės sąnaudų transformavimo faktorius.

2.7. Case – grupavimo sąlyga.

2.8. DemandCount – pasiūlos taškui priskirtų paklausos taškų skaičius.

2.9. DemandWeight – pasiūlos taškui priskirtų paklausos taškų svoris.

2.10. AllocatedWeight – iš paklausos taško į pasiūlos tašką priskirtas svoris.

2.11. TotalMinutes – kelionės laikas minutėmis (keleto priskirtų objektų atveju – kelionės laikų suma).

2.12. TotalWeigted_Minutes – svertinės minutės (kelionės laikas padaugintas iš svertinio kintamojo).

2.13. TotalKilometers – kelionės atstumas kilometrais (keleto priskirtų objektų atveju – kelionės atstumų suma).

2.14. TotalWeigted_Kilometers – svertiniai kilometrai (kelionės atstumas padaugintas iš svertinio kintamojo).

2.15. GiZScore – Getis Ord Gi* statistinis įvertis – z reikšmė (angl. z-score), normalizuota reikšmė.

2.16. GiPValue – Getis Ord Gi* statistinis įvertis – p reikšmė (angl. p-value), statistinio reikšmingumo lygmuo.

2.17. NNeighbors – vertintų kaimyninių objektų skaičius.

2.18. Gi_Bin – Getis Ord Gi* statistikos binarinis įvertinimas, priklausantis nuo z reikšmės ir p reikšmės.

2.19. LMiIndex – Anselin local Morans I statistinis įvertis – I reikšmė. Teigiama reikšmė parodo, kad objektas yra apsuptas panašias kintamojo reikšmes turinčių objektų (priklauso klasteriui), neigiama - kad objektas yra išskirtis (angl. outlier).

2.20. LMiZScore – Anselin Local Moran's I statistinis įvertis – z reikšmė (angl. z-score), normalizuota reikšmė.

2.21. LMiPValue – Anselin Local Moran's I statistinis įvertis - p reikšmė (angl. p-value), statistinio reikšmingumo lygmuo.

2.22. COType – Anselin Local Moran's I klasterio arba išskirties tipas, priklausantis nuo I, z ir p reikšmių (skirstoma į HH – „aukšta-aukšta“, LL – „žema-žema“, HL – „aukšta-žema“, LH „žema-aukšta“ tipus).

2.23. Shape_Area – objekto plotas. Sukuriama automatiškai.

3. Raktiniai laukai (naudojami sąsajai tarp skirtingų erdvinių duomenų sluoksnių ir duomenų rinkinių):

3.1. SAV – Savivaldybė. Naudojamas sąsajai su savivaldybės teritorija ir Lietuvos statistikos departamento skelbiamais statistine informacija (savivaldybių lygiu).

3.2. TOP_ID – Unikalus GRPK įvesto objekto identifikatorius. Naudojamas gyvenamąją vietoję žyminčio taško (GVT) sąsajai su GRPK.

3.3. GARD_NUOR – unikalus gardelės numeris. Naudojamas gardelės sąsajai su kitų Vidaus reikalų ministerijos renkamų erdvinių duomenų rinkiniais (agreguotais pagal 2,5 km. gardelę) ir erdvinių duomenų sluoksnių tarpusavio sąsajai.

3.4. GRID_ID – unikalus gardelės pavadinimas Lietuvos statistikos departamento erdvinių duomenų rinkiniuose.

4. Pagalbiniai laukai (naudojami patogesniam naršymui ir rezultatų interpretavimui):

4.1. APS – apskritis.

4.2. GEOVT – geografinė vieta.

4.3. SAV_K – Savivaldybės kodas. Savivaldybės pavadinimo skaitinis ekvivalentas.

4.4. APS_K – Apskrities kodas. Apskrities pavadinimo skaitinis ekvivalentas.

5. Prieraidžiai (naudojami papildant kintamųjų arba duomenų sluoksnių pavadinimus):

5.1. yXX – naudojant su kintamojo arba tarpinio skaičiavimo rezultato pavadinimu. Dviženklis skaičius XX nurodo metus (pvz. _y18 – 2018 metai).

5.2. avg – naudojant su kintamojo arba tarpinio skaičiavimo rezultato pavadinimu. Vidutinis, vidurkis.

5.3. chg – naudojant su kintamojo arba tarpinio skaičiavimo rezultato pavadinimu. Absoliutinis pokytis.

5.4. stdevp – naudojant su kintamojo arba tarpinio skaičiavimo rezultato pavadinimu. Vidutinis kvadratinis nuokrypis skaičiuojamas naudojant metodą „n“ (skaičiuojamas visai aibei).

5.5. zingsnis – naudojant su tarpinio skaičiavimo rezultatu. Žingsnis, kuriuo dalinant matavimo vienetą turintį rodiklį gaunama standartizuota (indeksu išreikšta) reikšmė.

5.6. p – naudojant su tarpinio skaičiavimo rezultatu. Procentinė išraiška.

5.7. 1 arba 0 - naudojant su kintamojo arba tarpinio skaičiavimo rezultato pavadinimu. „taip“ arba „ne“ loginė reikšmė, kuomet (pvz. U1 – užimtas gyventojas, U0 – neužimtas gyventojas).

5.8. to – krypties nuoroda - „į“.

5.9. from - krypties nuoroda – „iš“.

5.10. odp – Output demand points. Naudojama logistinės analizės rezultatų sluoksnio pavadinime. Sluoksnyje pateikiami paklausos taškai, kurie buvo susieti su pasiūlos tašku, arba potencialūs taškai, kurių negalima susieti pagal pateiktas uždavinio sąlygas.

5.11. inc – Incidents. Naudojama logistinės analizės rezultatų sluoksnio pavadinime. Pasiektinas taškas, iki kurio (arba nuo kurio) buvo skaičiuojamas maršrutas.

5.12. OutFac – Output facilities. Naudojama logistinės analizės rezultatų sluoksnio pavadinime. Aptarnaujančių arba pasiūlos taškų sluoksnis. Sluoksnyje pateikiami pasiūlos (aptarnaujantys) taškai, kurie buvo susieti su pasiūlos tašku, arba potencialūs taškai, kurių negalima susieti pagal užduotas uždavinio sąlygas.

5.13. oal – jugtys. Naudojama logistinės analizės rezultatų sluoksnio pavadinime.

5.14. routes – maršrutai. Naudojama logistinės analizės rezultatų sluoksnio pavadinime.

5.15. A0000 – amžiaus grupė, kur skaičiais nurodomas amžiaus intervalas (pvz., A1564 – 15-64 metų amžiaus gyventojai).

5.16. OID – naudojant analizės rezultatų lauko pavadinime, žymi nuorodą (raktą) į pirminio (analizuoto) duomenų sluoksnio unikalų objekto identifikatorių.

5.17. index3 – naudojant su kintamojo arba tarpinio skaičiavimo rezultato pavadinimu. Indekso tipo išraiška.

5.18. IDW^2 – naudojant su erdvinės statistikos uždavinio sprendinio lauko pavadinime. Atvirkštinis atstumo kvadratas.

5.19. GARD – naudojant duomenų sluoksnio pavadinime. Pagal gardelę pateikiami duomenys.

5.20. T – naudojant duomenų sluoksnio pavadinime. Pagal taškus pateikiami duomenys.

5.21. hotspot (Hotspot) – naudojant su kintamojo, tarpinio skaičiavimo rezultato pavadinimu arba sluoksnio pavadinimu. Žymi „karštąją teritoriją (-as) gautą (-as) atlikus Getis Ord Gi* statistinį įvertinimą.

5.22. cl_outl (cluster-outlier) – naudojant su sluoksnio pavadinimu. Žymi sluoksnį, gautą atlikus Anselin Local Moran's I statistinį įvertinimą.

5.23. HH, LL, LH, HL – Anselin Local Moran's I statistikos dvinaris rezultatų žymėjimas, kur H – aukšta reikšmė, L – žema reikšmė.

5.24. area, Shape_Area – objekto plotas.

6. Erdvinių duomenų sluoksnių žymėjimas:

6.1. GARD2500_ – geografinio tinklelio sluoksnis (gardelės), kuriam priskiriamos kintamųjų reikšmės ir analizės rezultatai, gaunami gardelių lygiu.

6.2. GARD2500_T – geografinio tinklelio gardelių centroidai (geografinio tinklelio atitikmuo taškinių objektų sluoksniu).

6.3. SAV – savivaldybių plotai, kuriems vėliau priskiriamos kintamųjų reikšmės ir analizės rezultatai (priskyrimas grupėms), gaunami savivaldybių lygiu.

6.4. RIBOS – iš GRPK gautas savivaldybių ir miestų ribų sluoksnis.

6.5. EBPO_MFA – EBPO nustatyta metropolinė teritorija.

6.6. EX_SAV – nustatyta savaiminio ekonominio augimo požymių turinčios savivaldybės teritorija (nepriskiriama grupėms).

6.7. GVT – iš GRPK gautas gyvenamųjų vietovių taškinių objektų sluoksnis, kuriame pažymėtos gyvenamosios vietovės, turinčios daugiau kaip 1000 gyventojų.

6.8. GKT – gyventojų koncentracijos taškų sluoksnis.

6.9. GC – gyventojų koncentracijos centrų sluoksnis.

6.10. HotspotE – ekonominės veiklos koncentracijos „karštųjų teritorijų“ taškinis sluoksnis (Getis Ord Gi* statistinio įvertinimo rezultatai), gautas konvertavus vertintus plotinius objektus (gardeles) į taškinius objektus (centroidus).

6.11. cl_outlE – ekonominės veiklos koncentracijos klasterių ir išskirčių taškinis sluoksnis (Anselin Local Moran's I statistinio įvertinimo rezultatai).

6.12. EKO_INDEX – ekonominio potencialo indekso ir jo apskaičiavimui naudotų kintamųjų reikšmių sluoksnis.

6.13. GARD_G_EKO_INDEX_T – sujungtas erdvinių duomenų sluoksnis, kuriame taškais pateikiamos gyventojų skaičiaus ir ekonominio potencialo indekso rodiklių reikšmės.

6.14. EKT – ekonominės veiklos koncentracijos taškų sluoksnis.

6.15. EC – ekonominės veiklos koncentracijos centrų sluoksnis.

6.16. OalGC_to_HotspotE – 30 minučių kelionės trukme apribotos jungtys tarp gyventojų koncentracijos centrų ir ekonominės veiklos koncentracijos „karštųjų teritorijų“.

6.17. EC_GC_Routes45min – 45 minučių kelionės trukme apriboti maršrutai tarp ekonominės veiklos koncentracijos centrų ir gyventojų koncentracijos centrų.

6.18. GC_FZ30 – į 30 minučių funkcines zonas, kurių centras – gyventojų koncentracijos centras, sugrupuotos savivaldybės.

6.19. EC_FZ45 – į 45 minučių funkcines zonas, kurių centras – ekonominės veiklos koncentracijos centras, sugrupuotos savivaldybės.

____________________

Savivaldybių priskyrimo grupėms pagal

keliamus ekonominio augimo tikslus metodikos

ir tvarkos aprašo 2 priedas

METODAI IR SKAIČIAVIMO EIGA

I. EKONOMINIO POTENCIALO INDEKSO APSKAIČIAVIMAS (GARDELIŲ LYGIU)

1. Kintamojo DSK indekso apskaičiavimas:

1.1. Geografinio tinklelio gardelėms priskiriama kintamojo DSK (darbo vietų skaičius veikiančiuose ūkio subjektuose) reikšmė.

1.2. Apskaičiuojamas kintamojo DSK vidurkis visose gardelėse (avgDSK) pagal formulę:

,

kur:

DSK – n-tosios gardelės darbo vietų skaičius veikiančiuose ūkio subjektuose rodiklis;

n - gardelių skaičius.

1.3. Apskaičiuojamas kintamojo DSK vidutinis kvadratinis nuokrypis (stdevpDSK) pagal formulę:

,

kur:

DSK – n-tosios gardelės darbo vietų skaičius veikiančiuose ūkio subjektuose;

n - gardelių skaičius.

1.4. Apskaičiuojamos vertinamo intervalo ribos – rodiklio reikšmės, atitinkančios maksimalų įvertinimą (maxDSK), pagal formulę:

.

1.5. Apskaičiuojamas indekso sudarymo žingsnis - 1 balo įvertinimą atitinkantis dydis (zingsnisDSK) pagal formulę:

.

1.6. Apskaičiuojama indeksu išreikšta kintamojo DSK reikšmė kiekvienai gardelei (index3DSK) pagal formulę:

1.6.1. Jeigu , tuomet apskaičiuojama pagal formulę:

,

kur n – n-oji gardelė.

1.6.2. Jeigu , tuomet apskaičiuojama pagal formulę:

,

kur n – n-oji gardelė.

2. Kintamojo chg_avgDSK indekso apskaičiavimas:

2.1. Geografinio tinklelio gardelėms priskiriama kintamojo DSK (darbo vietų skaičius veikiančiuose ūkio subjektuose) reikšmė 4 metų laikotarpiu ir apskaičiuojamas šios reikšmės vidutinis metinis pokytis visose gardelėse – kintamasis chg_avgDSK pagal formulę:

,

kur:

m – metai, kuriems skaičiuojamas rodiklis;

n – metų skaičius, kuriais darbo vietų skaičius gardelėje keitėsi (neįskaičiuojami metai, kuriais darbo vietų skaičius gardelėje buvo lygus 0 ir išliko nepakitęs).

2.2. Apskaičiuojamas kintamojo chg_avgDSK vidurkis (avg_chg_avgDSK) pagal formulę:

,

kur n - gardelių skaičius.

2.3. Apskaičiuojamas kintamojo chg_avgDSK vidutinis kvadratinis nuokrypis (stdevp_chg_avgDSK) pagal formulę:

,

kur n - gardelių skaičius.

2.4. Apskaičiuojamos vertinamo intervalo ribos – rodiklio reikšmė, atitinkanti maksimalų įvertinimą (max_chg_avgDSK) pagal formulę:

.

2.5. Apskaičiuojamas indekso sudarymo žingsnis - 1 balo įvertinimą atitinkantis dydis (zingsnis_chg_avgDSK) pagal formulę:

.

2.6. Apskaičiuojama indeksu išreikšta kintamojo chg_avgDSK reikšmė kiekvienai gardelei pagal formulę:

2.6.1. Jeigu , tuomet apskaičiuojama pagal formulę:

,

kur n – n-oji gardelė.

2.6.2. Jeigu , tuomet ,

kur n – n-oji gardelė.

2.6.3. Jeigu , tuomet apskaičiuojama pagal formulę:

,

kur n – n-oji gardelė.

3. Veikiančių ūkio subjektų, priskiriamų EVRK 2 red. K, L, M ir N sekcijoms, indekso apskaičiavimas:

3.1. Geografinio tinklelio gardelėms priskiriamos šiose gardelėse veikiančių ūkio subjektų skaičiaus rodiklis (VUS) ir nagrinėjamoms ekonominės veiklos rūšių sekcijoms (pagal EVRK 2 red.) priskiriamų ūkio subjektų skaičiaus rodikliai (K, L, M_N).

3.2. Tolimesnei analizei atrenkamos 3 ir daugiau veikiančius ūkio subjektus (VUS) turinčios gardelės ir apskaičiuojama veikiančių ūkio subjektų, priskiriamų EVRK 2 red. sekcijoms K, L, M ir N sekcijoms, suma. T.y, jeigu jeigu , tuomet apskaičiuojama pagal formulę:

,

kur:

n – n-oji gardelė.

3.3. Apskaičiuojamas kintamojo VUS_K_to_N vidurkis (avg_VUS_K_to_N) pagal formulę:

,

kur n - gardelių skaičius.

3.4. Apskaičiuojamas kintamojo VUS_K_to_N vidutinis kvadratinis nuokrypis (stdevp_VUS_K_to_N) pagal formulę:

,

kur n - gardelių skaičius.

3.5. Apskaičiuojamos vertinamo intervalo ribos – rodiklio reikšmė, atitinkanti maksimalų įvertinimą (max_VUS_K_to_N), pagal formulę:

.

3.6. Apskaičiuojamas indekso sudarymo žingsnis - 1 balo įvertinimą atitinkantis dydis (zingsnis_VUS_K_to_N) pagal formulę:

.

3.7. Apskaičiuojama indeksu išreikšta kintamojo VUS_K_to_N reikšmė kiekvienai gardelei pagal formulę:

3.7.1. Jeigu , tuomet apskaičiuojama pagal formulę:

,

kur n – n-oji gardelė.

3.7.2. Jeigu , tuomet ,

kur n – n-oji gardelė.

3.7.3. Jeigu , tuomet apskaičiuojama pagal formulę:

,

kur n – n-oji gardelė.

4. Apskaičiuojamas kiekvienos vertintos gardelės ekonominio potencialo indeksas – dedamųjų: index3_DSK, index3_chgDSK index3_VUS_K_to_N vidurkis (index_EKO):

,

kur n – n-oji gardelė.

II. „KARŠTŲJŲ TERITORIJŲ“ ANALIZĖ (GARDELIŲ LYGIU) 

Getis Ord Gi* statistika

5. Gardelėms priskiriamos didesnės už 0 rodiklio index_EKO reikšmės ir apskaičiuojami duomenų sluoksnio index_EKO Getis Ord Gi* statistiniai įverčiai.

5.1. Getis Ord Gi* statistikos skaičiavimas atliekamas ArcGIS programinėje aplinkoje pagal formulę:

,

kur:

;

;

x_j – j-osios gardelės rodiklio reikšmė;

w_i,i  – erdvinio ryšio svoris tarp i-osios ir j-osios gardelių;

n – gardelių skaičius.

5.2. Nustatoma uždavinio sąlyga:

5.2.1. Kintamojo (x) reikšmės – rodiklio index_EKO reikšmės gardelėse.

5.2.2. Pasirenkamas erdvinio ryšio svorio metodas – erdvinio ryšio tarp dviejų gardelių stiprumas atvirkščiai proporcingas atstumo tarp jų kvadratui, t.y.  , kur w – svoris; d – atstumas.

5.2.3. Pasirenkamas automatinis atstumo juostos (gardelių, kurių erdvinis ryšys vertinamas) nustatymas (angl. distance band). T.y., atstumo juosta parenkama taip, kad kiekviena gardelė turėtų mažiausiai vieną kaimyninę gardelę.

5.2.4. Pasirenkamas euklidinis (matavimo tiesia linija) atstumo tarp gardelių nustatymo 2būdas.

5.3. Gaunami rezultatai:

5.3.1. GiZScore IDW^2 XXXXX – Getis Ord Gi* statistinis įvertis (arba z reikšmė, angl. z-score); lauko pavadinime papildomai nurodomas atstumo juostos plotis (metrais) – jį nurodo pavadinimo pabaigoje einantys skaitmenys.

5.3.2. GiPValue IDW^2 XXXXX – p reikšmė (angl. p-value) arba stebėtas reikšmingumo lygmuo – tikimybė, kad rodiklio pasiskirstymas yra atsitiktinis (teisinga H₀); lauko pavadinime papildomai nurodomas atstumo juostos plotis (metrais) – jį nurodo pavadinimo pabaigoje einantys skaitmenys.

5.3.3. NNeighbors IDW^2 XXXXX – vertintų kaimyninių gardelių skaičius atstumo juostoje;

5.3.4. Gi_Bin IDW^2 XXXXX – Getis Ord Gi* statistikos binarinis įvertinimas, priklausomai nuo z reikšmės ir p reikšmės, kur:

Gi_Bin = 3 – „karštoji teritorija“ su 99% tikimybe, kai GiZScore > +2,58; GiPValue <0,01;

Gi_Bin = 2 – „karštoji teritorija“ su 95% tikimybe, kai GiZScore > +1,96; GiPValue <0,05;

Gi_Bin = 1 – „karštoji teritorija“ su 90% tikimybe, kai GiZScore > + 1,65; GiPValue <0,1;

Gi_Bin = 0 – nėra statistiškai reikšmingos „karštosios teritorijos“, kai GiPValue ≥ 0,1.

5.4. „Karštųjų teritorijų“ analizės rezultatų duomenų sluoksnyje atrenkamos „karštosios teritorijos“, t.y., gardelės, kurių Getis Ord Gi* statistikos binarinis įvertinimas Gi_Bin > 0.

5.5. Tarp atrinktų „karštųjų teritorijų“ gardelių ir savivaldybių teritorijų plotinių objektų atliekama sankirtos operacija (angl. Intersect), ir nustatomas šios sankirtos plotas kiekvienoje savivaldybėje (area_hotspotSAV).

5.6. Apskaičiuojamas kiekvienoje savivaldybėje esančių „karštųjų teritorijų“ ploto ir bendro atitinkamos savivaldybės ploto santykis (p_hotspotSAV) pagal formulę:

,

kur:

n – n-oji savivaldybė.

5.7. Savivaldybės suskirstomos į grupes, kurių rodiklio p_hotspotSAV reikšmė yra didesnė už 30 proc. (hotspot1_SAV) ir savivaldybes, kurios neturi sankirtos su „karštosiomis teritorijos“ arba kurių rodiklio p_hotspotSAV reikšmė yra mažesnė arba lygi 30 proc. (hotspot0_SAV).

5.8. Apskaičiuojamos atrinktų gardelių centroidų (geometrinių centrų) koordinatės ir sukuriamas „karštųjų teritorijų“ taškinis duomenų sluoksnis (HotspotE).

III. KLASTERIŲ IR IŠSKIRČIŲ ANALIZĖ (TAŠKŲ LYGIU) 

Anselin Local Moran's I statistika

6. Gaunama gardelių, kuriose nustatytos didesnės už 0 rodiklio index_EKO reikšmės ir gardelių, kuriose Gyventojų surašymo duomenimis yra 100 ir daugiau gyventojų sąjunga (angl. union), atvaizduota taškais (centroidais) – erdvinių duomenų sluoksnis GARD_G_EKO_INDEX_T, ArcGIS programinėje aplinkoje apskaičiuojama sluoksnyje pateikto rodiklio index_EKO Anselin Local Moran‘s I statistika.

6.1. Anselin Local Moran‘s I statistikos „I“ reikšmė (indeksas) apskaičiuojama pagal formulę:

,

kur:

;

,

x_i – i-ojo taško rodiklio reikšmė;

x_j – j-ojo taško rodiklio reikšmė;

w_i,i  – erdvinio ryšio svoris tarp i-ojo ir j-ojo taško;

n – taškų skaičius.

6.2. Anselin Local Moran‘s I statistikos z reikšmė apskaičiuojama pagal formulę:

,

kur:

;

;

x_i – i-ojo taško rodiklio reikšmė;

x_j – j-ojo taško rodiklio reikšmė;

w_i,i  – erdvinio ryšio svoris tarp i-ojo ir j-ojo taško;

n – taškų skaičius.

6.3. Nustatoma uždavinio sąlyga:

6.3.1. Kintamojo (x) reikšmės – rodiklio index_EKO reikšmės.

6.3.2. Pasirenkamas erdvinio ryšio svorio metodas – erdvinio ryšio tarp dviejų taškų stiprumas atvirkščiai proporcingas atstumo tarp jų kvadratui, t.y.  , kur w – svoris; d – atstumas.

6.3.3. Pasirenkamas automatinis atstumo juostos (gardelių, kurių erdvinis ryšys vertinamas) nustatymas (angl. distance band). T.y., atstumo juosta parenkama taip, kad kiekvienas taškas turėtų mažiausiai vieną kaimyninį tašką.

6.3.4. Pasirenkamas euklidinis (matavimo tiesia linija) atstumo tarp gardelių nustatymo būdas.

6.4. Gaunami rezultatai:

6.4.1. LMiIndex IDW^2 XXXXX – Anselin Local Moran‘s statistinis įvertis – I reikšmė; lauko pavadinime papildomai nurodomas atstumo juostos plotis (metrais) – jį nurodo pavadinimo pabaigoje einantys skaitmenys.

6.4.2. LMiZScore IDW^2 XXXXX – Anselin Local Moran‘s statistinis įvertis – z reikšmė; lauko pavadinime papildomai nurodomas atstumo juostos plotis (metrais) – jį nurodo pavadinimo pabaigoje einantys skaitmenys.

6.4.3. LMiPValue IDW^2  XXXXX – Anselin Local Moran‘s statistinis įvertis – p reikšmė (angl. p-value) arba stebėtas reikšmingumo lygmuo – tikimybė, kad rodiklio pasiskirstymas yra atsitiktinis (teisinga H₀); lauko pavadinime papildomai nurodomas atstumo juostos plotis (metrais) – jį nurodo pavadinimo pabaigoje einantys skaitmenys.

6.4.4. COType IDW^2 XXXXX – Anselin Local Moran‘s statistikos bendrasis įvertinimas, priklausomai nuo I reikšmės, z reikšmės ir p reikšmės nustatant teritorijos tipą, kur:

HH – aukštų reikšmių klasteris (HH klasteris) su didesne nei 95% tikimybe (p < 0,05);

LL – žemų reikšmių klasteris (LL klasteris) su didesne nei 95% tikimybe (p < 0,05);

HL – aukštų reikšmių išskirtis (HL išskirtis), supama žemų reikšmių, su didesne nei 95% tikimybe (p < 0,05);

LH – žemų reikšmių išskirtis (LH išskirtis), supama aukštų reikšmių, su didesne nei 95% tikimybe (p < 0,05);

6.4.5. NNeighbors IDW^2 XXXXX – vertintų kaimyninių taškų skaičius atstumo juostoje.

6.5. Iš nustatytų statistiškai reikšmingų klasterių ir išskirčių (kai p < 0,05) sukuriamas taškinis duomenų sluoksnis (cl_outlE).

6.6. Tarp atrinktų sluoksnio cl_outlE LL (žemų reikšmių klasteriams) priskirtų taškų ir savivaldybių teritorijų plotinių objektų atliekama sankirtos operacija (angl. Intersect), ir nustatoma – su kokiomis savivaldybėmis šie taškai susikerta. Savivaldybės sugrupuojamos pagal tai, ar atitinkamos savivaldybės teritorijoje yra sankirtos taškų (LL1_SAV), ar jų nėra (LL0_SAV).

IV. GEOGRAFINIŲ OBJEKTŲ SUSIEJIMAS IR JUNGČIŲ NUSTATYMAS

7. Gyventojų koncentracijos taškų (GKT) radimas:

7.1. Skaičiavimas atliekamas ArcGIS programinėje aplinkoje, naudojant centrinio objekto radimo algoritmą (angl. – central feature).

7.2. Nustatoma uždavinio sąlyga:

7.2.1. Taško svorio rodiklis – gyventojų skaičius, nustatytas Gyventojų surašymo metu, pagal atrinktas 100 ir daugiau gyventojų turinčias gardeles (t.y. jeigu G_SUR>=100, Weight = G_SUR, kitu atveju Weight =0).

7.2.2. Atstumo tarp taškų nustatymo būdas - euklidinis (matuojama tiesia linija).

7.2.3. Taškų grupavimo sąlyga – centrinis taškas skaičiuojamas iš toje pačioje savivaldybėje esančių taškų (Case = SAV).

7.3. Gaunamas rezultatas: identifikuotas arčiausiai svorio centro kiekvienoje savivaldybėje esantis taškas (GKT), iš atrinktų taškų sukurtas centrinių savivaldybių taškų pagal gyventojų koncentraciją duomenų sluoksnis (GKT).

7.4. Nesant aktualių (naujesnių kaip 3 metų) Gyventojų surašymo duomenų, skaičiavimas pakartojamas naudojant alternatyvų šaltinį, siekiant įvertinti galimą gyventojų koncentracijos taško poslinkį^[1]. Nenustačius reikšmingų skirtumų, t.y., alternatyviu būdu nustatytam GKT išliekant toje pačioje vietoje arba arčiau GRPK rinkinyje nurodytos 1000 ir daugiau gyventojų turinčios gyvenamosios vietovės (GVT), toliau naudojamas GKT sluoksnis, sukurtas remiantis Gyventojų surašymo duomenimis.

8. Gyventojų koncentracijos centrų (GC) radimas: kiekvienas GKT susiejamas su vienu iš GRPK rinkinyje atrinktų 1000 ir daugiau gyventojų turinčias gyvenamąsias vietoves nurodančių taškų (GVT) vienu iš šių būdų:

8.1. 1 būdas: jeigu GKT patenka į miesto (savivaldybės administracinio centro) teritoriją – papildomi skaičiavimai neatliekami. GC statusas priskiriamas gyvenamajai vietovei, kurios teritorijoje yra GKT. GC suteikiamas identifikatorius (TOP_ID) pagal GPRK.

8.2. 2 būdas: jeigu GKT nepatenka į savivaldybės administracinio centro teritoriją (nesutampa su administraciniu centru) arba savivaldybės administracinis centras nėra savivaldybės teritorijoje, susiejimas atliekamas ArcGIS programinėje aplinkoje, naudojant kelionės sąnaudų minimizavimo algoritmą (angl. minimize impendance), randant gyvenamąją vietovę, kuriai priskirtinas faktinis gyventojų koncentracijos centras:

8.2.1. Nustatoma uždavinio sąlyga:

8.2.1.1. GKT sluoksnis laikomas paklausos taškų sluoksniu (angl. demand points).

8.2.1.2. GVT sluoksnis laikomas pasiūlos taškų sluoksniu (angl. facilities).

8.2.1.3. Kelionės sąnaudų matavimo vienetas – minutės.

8.2.1.4. Kelionės kryptis – iš paklausos į pasiūlos tašką (angl. demand to facility).

8.2.1.5. Kelionės laiko apribojimas (angl. cutoff) – 15 minučių.

8.2.1.6. Sąnaudų transformacijos metodas – kvadratinė funkcija (svarbesni arčiau esantys objektai), kai:

,

kur:

t – kelionės laikas;

df – paklausos ir pasiūlos taškų pora;

cost – kelionės laiko sąnaudos.

8.2.1.7. Randamų pasiūlos taškų skaičius – 60 (po vieną kiekvienoje savivaldybėje).

8.2.2. Gaunamas rezultatas: pasiūlos taškų sluoksnis OutFac_GC, kur gyventojų koncentracijos centras (GC) yra gyvenamąją vietovę žymintis taškas, į kurį svertinės kelionės sąnaudos mažiausios iš visų galimų paklausos ir pasiūlos jungčių, apskaičiuojamas pagal formulę:

,

kur:

d – paklausos taškas;

f – pasiūlos taškas;

cost – kelionės sąnaudos.

8.3. GC suteikiamas gyvenamosios vietovės identifikatorius (TOP_ID) pagal GRPK.

8.4. Sujungiami 1 ir 2 būdu gauti GC sluoksniai ir pašalinami dublikatai, kad vienai savivaldybei būtų priskirtas vienas GC.

8.5. Sukuriamas GC duomenų sluoksnis, kuriame pateikiamos GC koordinatės (X, Y) LKS-94 koordinačių sistemoje (metrais), identifikatorius (TOP_ID) pagal GRPK ir gyvenamosios vietovės pavadinimas (VARDAS, Name).

9. Ekonominės veiklos koncentracijos taškų (EKT) radimas:

9.1. Skaičiavimas atliekamas ArcGIS programinėje aplinkoje, naudojant centrinio objekto radimo algoritmą (angl. – central feature).

9.2. Nustatoma uždavinio sąlyga:

9.2.1. Taško svorio rodiklis – darbo vietų skaičius (Weight = DSK).

9.2.2. Skaičiavimui naudojami sluoksnio HotspotE taškai, kurių Gi_Bin reikšmė >0 („karštosios teritorijos“).

9.2.3. Pasirenkamas euklidinis (matavimo tiesia linija) atstumo tarp taškų nustatymo būdas.

9.2.4. Taškų grupavimo sąlyga – centrinis taškas skaičiuojamas iš toje pačioje savivaldybėje esančių taškų (Case  = SAV).

9.3. Gaunamas rezultatas: identifikuotas arčiausiai darbo vietų koncentracijos svorio centro esantis taškas, t.y., centrinis savivaldybės taškas pagal darbo vietų koncentraciją ir sukurtas šių taškų sluoksnis (EKT).

10. Ekonominės koncentracijos centrų (EC) radimas: kiekvienas GKT susiejamas su vienu iš GRPK rinkinyje pateikiamų 1000 ir daugiau gyventojų turinčias gyvenamąsias vietoves nurodančių taškų (GVT) vienu iš šių būdų:

10.1. 1 būdas: jeigu EKT patenka į miesto (savivaldybės administracinio centro) teritoriją – papildomi skaičiavimai neatliekami. EC statusas priskiriamas gyvenamajai vietovei, kurios teritorijoje yra EKT. EC suteikiamas gyvenamosios vietovės identifikatorius (TOP_ID) pagal GRPK.

10.2. 2 būdas: jeigu EKT sutampa su GKT, EC priskiriamas taip pačiai gyvenamajai vietovei, kaip GC, jam suteikiamas gyvenamosios vietovės identifikatorius (TOP_ID) pagal GRPK.

10.3. 3 būdas: jeigu EKT nepatenka į savivaldybės administracinio centro teritoriją (nesutampa su administraciniu centru) ir nesutampa su GKT, susiejimas atliekamas ArcGIS programinėje aplinkoje, naudojant kelionės sąnaudų minimizavimo algoritmą (angl. minimize impendance), randat gyvenamąją vietovę, kuriai priskirtinas faktinis gyventojų koncentracijos centras:

10.3.1. Nustatoma uždavinio sąlyga:

10.3.1.1. EKT sluoksnis laikomas paklausos taškų sluoksniu (angl. demand points).

10.3.1.2. GVT sluoksnis laikomas pasiūlos taškų sluoksniu (angl. facilities).

10.3.1.3. Kelionės sąnaudų matavimo vienetas – minutės.

10.3.1.4. Kelionės kryptis –  iš paklausos į pasiūlos tašką (angl. demand to gacility).

10.3.1.5. Kelionės laiko apribojimas (angl. cutoff) – 15 minučių.

10.3.1.6. Sąnaudų transformacijos metodas – kvadratinė funkcija (svarbesni arčiau esantys objektai), kai , kur t – kelionės laikas; df – paklausos ir pasiūlos taškų pora; cost – kelionės laiko sąnaudos.

10.3.1.7. Randamų pasiūlos taškų skaičius – po vieną kiekvienam paklausos taškui.

10.3.2. Gaunamas rezultatas: pasiūlos taškų sluoksnis OutFacEC, kur Ekonominės veiklos koncentracijos centras (EC) yra gyvenamąją vietovę žymintis taškas, kurio kelionės sąnaudos (cost) yra mažiausios iš visų galimų paklausos ir pasiūlos jungčių, kai:

,

kur:

d – paklausos taškas;

f – pasiūlos taškas.

10.3.3. EC suteikiamas gyvenamosios vietovės identifikatorius (TOP_ID) pagal GRPK.

10.4. 4 būdas: nustatomos kurorto statusą turinčios gyvenamosios vietovės (specializuoti ekonominiai centrai) – atitinkama gyvenamoji vietovė (GVT) yra laikoma ekonominės veiklos koncentracijos centru (EC), jai suteikiamas identifikatorius (TOP_ID) pagal GPRK.

10.5. Sujungiami 1, 2, 3 ir 4 būdu gauti potencialių EC sluoksniai ir pašalinami dublikatai, kad vienai savivaldybei būtų priskirtas ne daugiau kaip vienas EC. Savivaldybėms, kuriose nėra „karštosios teritorijos“ (HotspotE), arba kurorto statusą turinčioms gyvenamosioms vietovėms – EC nenustatomas.

10.6. Sukuriamas EC sluoksnis, kuriame pateikiamos EC koordinatės (X, Y) LKS-94 koordinačių sistemoje (metrais), identifikatorius (TOP_ID) pagal GRPK ir gyvenamosios vietovės pavadinimas (VARDAS, Name).

V. FUNKCINIŲ ZONŲ NUSTATYMAS

11. 30 minučių funkcinių zonų nustatymas, vertinant iš gyventojų koncentracijos centro (GC_FZ30):

11.1. Laikoma, kad funkcinę zoną sudaro gyventojų koncentracijos centras (GC) ir bent viena ne daugiau kaip 30 minučių kelionės atstumu nutolusi „karštoji teritorija“ (HotspotE), esanti toje pačioje ar kitoje savivaldybėje.

11.1.1. Funkcinės zonos sąlyginis centras: gyventojų koncentracijos centras (GC).

11.1.2. Laikoma, kad GC ir HotspotE priklauso tai pačiai funkcinei zonai GC_FZ30, kai bent vienos jungties atveju:

.

11.1.3. Laikoma, kad dvi ar daugiau savivaldybių priklauso tai pačiai funkcinei zonai, kai 30-ies ir mažiau minučių kelionės jungtimis yra susieti šiose savivaldybėse esantys GC ir HotspotE sluoksnių taškai.

11.2. Gyventojų koncentracijos centro (GC) susiejimas su ekonominės veiklos karštosiomis teritorijomis (HotspotE) atliekamas ArcGIS programinėje aplinkoje, naudojant tikslinės rinkos dalies (angl. target market share) logistinės analizės algoritmą.

11.2.1. Nustatoma uždavinio sąlyga:

11.2.1.1. Gyventojų koncentracijos centro (GC) ir bent vienos „karštosios teritorijos“ (HotspotE) jungčių ieškoma 30 minučių kelionės atstumu (Cutoff = 30 min.).

11.2.1.2. Sąsajos tipas – daugelis su daugeliu. Iš vieno gyventojų koncentracijos centro (GC) gali būti pasiekiama daugiau kaip viena ekonominės veiklos karštoji teritorija (HotspotE). Kiekvienas paklausos taškas yra susiejamas su kiekvienu pasiūlos tašku 30 min. kelionės zonoje.

11.2.1.3. Randamų paklausos taškų skaičius yra lygus HotspotE sluoksnio elementų skaičiui.

11.2.1.4. HotspotE sluoksnis laikomas paklausos taškų sluoksniu (angl. demand points).

11.2.1.5. GC sluoksnis laikomas pasiūlos taškų sluoksniu (angl. facilities).

11.2.1.6. Pasiūlos taško svoris lygus savivaldybės 15-64 m. gyventojų skaičiui (Weight = SAV_A156).

11.2.1.7. Paklausos taško svoris lygus darbo vietų skaičiui gardelėje (Weight = DSK).

11.2.1.8. Kelionės kryptis – iš pasiūlos taško į paklausos tašką (angl. facility to demand), t.y., kelionės sąnaudos skaičiuojamos nuo gyvenamosios vietovės iki „karštosios teritorijos“.

11.2.1.9. Rinkos apimtis (angl. market size) yra lygi visų paklausos svorių sumai validžiuose paklausos taškuose – visoms darbo vietoms.

11.2.1.10. Siektina (minimali) rinkos apimtis (angl. target market share) – su GC sluoksniu privaloma sujungti ne mažiau kaip 99% pasiūlos svorio (DSK „karštosiose teritorijose“ – HotspotE sluoksnyje).

11.2.1.11. Kelionės sąnaudų matavimo vienetas – minutės.

11.2.1.12. Kelionės laiko apribojimas (angl. cutoff) – 30 minučių.

11.2.1.13. Sąnaudų transformacijos metodas – kvadratinė funkcija (svarbesni arčiau esantys objektai), kai , kur: t– kelionės laikas; df – paklausos ir pasiūlos taškų pora; cost – kelionės laiko sąnaudos.

11.3. Gaunamas rezultatas:

11.3.1. Iš pasiūlos taškų, kurių analizės rezultato reikšmė DemandCount > 0, sukuriamas OutFacGC_to_HotspotE sluoksnis. Jame pateikiami GC sluoksnio elementai (taškai), kurie turi jungtį su bent su vienu sluoksnio HotspotE tašku („karštąja teritorija“) 30 minučių kelionės atstumu.

11.3.2. Iš paklausos taškų, kurių analizės rezultato reikšmė AllocatedWeight > 0, sukuriamas odpGC_to_HotspotE sluoksnis. Jame pateikiami HotspotE sluoksnio elementai (taškai), kurie turi jungtį bent su vienu sluoksnio GC tašku (gyventojų koncentracijos centru) 30 minučių kelionės atstumu.

11.3.3.Sukuriamas OalGC_to_HotspotE (jungčių) sluoksnis, kuriame pateikiama:

11.3.3.1. Jungties kelionės trukmė tarp sujungtų GC ir HotspotE sluoksnių taškų (TotalMinutes): , kur: t – kelionės laikas; df – paklausos ir pasiūlos taškų pora.

11.3.3.2. Jungties svertinė kelionės trukmė, priklausanti nuo pasiūlos dydžio (15-64 m. gyventojų skaičiaus) „karštosios teritorijos“ patrauklumo (darbo vietų skaičiaus ir kelionės trukmės) (TotalWeighted_Minutes), nustatoma pagal formulę:

,

kur:

d – pasiūlos taškas (gyventojų koncentracijos centras);

f – paklausos taškas („karštoji teritorija“);

t – kelionės laikas;

F – pasiūlos taško svoris (Weight) pagal uždavinio sąlygą;

D – paklausos taško svoris (Weight) pagal uždavinio sąlygą.

11.3.4. OutFacGC_to_HotspotE sluoksnyje pateikiamo papildomi rezultatai:

11.3.4.1. kelionės laikų į „karštąsias teritorijas“ suma iš visų jungčių (TotalMinutes):

,

kur:

d – pasiūlos taškas (gyventojų koncentracijos centras);

f – paklausos taškas („karštoji teritorija“).

11.3.4.2. Svertinių kelionės laikų į „karštąsias teritorijas“ suma iš visų jungčių (TotalWeighted_Minutes), nustatoma pagal formulę:

,

kur:

d – pasiūlos taškas (gyventojų koncentracijos centras);

f – paklausos taškas („karštoji teritorija“).

11.3.5. Funkcinės zonos centru (GC_FZ30_C) laikomas savivaldybės teritorijoje esantis su „karštosiomis teritorijomis“ susijęs gyventojų koncentracijos centras (GC), kai tarp savivaldybėje esančio gyventojų koncentracijos centro (GC) ir „karštosios teritorijos“ (HotspotE) yra mažiau kaip 30 minučių trukmės kelionės jungtis (nustatoma pagal sluoksnį OalGC_to_HotspotE). T.y. , kai bent vienos jungties atveju .

11.3.6. Laikoma, kad į funkcinę zoną GC_FZ30 patenka šios savivaldybės: savivaldybė, kurioje yra funkcinės zonos centras (GC_FZ30_C), ir savivaldybės, kuriose esančios „karštosios teritorijos“ (HotspotE) su šiuo centru yra susijusios mažiau kaip 30 minučių kelionės trukmės kelionės jungtimi. T.y. , kai teisinga viena iš šių sąlygų:  arba  , ir visuomet teisinga sąlyga, kad sluoksnyje oalGC_to_HotspotE, egzistuoja jungtis kurios , (kur: sav, SAV – savivaldybės teritorija).

12. 45 minučių funkcinių zonų nustatymas, vertinant iš ekonominės koncentracijos centro (EC_FZ45):

12.1. Gyventojų koncentracijos centrai (GC) susiejami su ekonominės veiklos koncentracijos centrais (EC). Skaičiavimas atliekamas ArcGIS programinėje aplinkoje, naudojant artimiausio objekto paieškos logistinės analizės algoritmą (angl. closest facilities).

12.2. Nustatoma uždavinio sąlyga:

12.2.1. Gyventojų koncentracijos centro (GC) ir ekonominės veiklos koncentracijos centro (EC) sąsajų ieškoma 45 minučių kelionės atstumu (Cutoff = 45 min.).

12.2.2. Sąsajos tipas – vienas su daugeliu. Iš vieno ekonominės veiklos koncentracijos centro (EC) gali būti pasiekiama daugiau kaip vienas gyventojų koncentracijos centras (GC). Pasiektinų taškų skaičius yra lygus EC sluoksnio objektų skaičiui. Kiekvienas pasiūlos taškas yra susiejamas su kiekvienu pasiektinu tašku 45 min. kelionės zonoje.

12.2.3. EC sluoksnis laikomas pasiektinų taškų sluoksniu (angl. incidents).

12.2.4. GC sluoksnis laikomas pasiūlos taškų sluoksniu (angl. facilities).

12.2.5. Kelionės kryptis – iš pasiūlos taškų sluoksnio (angl. facility to incident), t.y. kelionės laikas skaičiuojamas nuo pasiūlos taško iki pasiektino taško.

12.3. Gaunamas rezultatas:

12.3.1. sukurtas EC_GC_Routes45min sluoksnis, kuriame pateikiami greičiausios kelionės maršrutai tarp EC ir GC, neviršijant 45 minučių kelionės laiko, kur:

Name - ne daugiau kaip 45 minučių kelionės atstumu nutolusių EC ir GC sluoksnių objektų porų pavadinimai;

TotalMinutes - kelionės laikas (minutėmis) tarp objektų poros.

12.3.2. sukurtas EC_GC_Routes30min sluoksnis, kuriame pateikiami atrinkti sluoksnio EC_GC_Routes45min kelionės maršrutai tarp EC ir GC, neviršijant 30 minučių kelionės laiko.

12.4. Savivaldybių grupavimas pagal ekonominės veiklos koncentracijos centrą (EC) ir gyventojų koncentracijos centrus (GC) jungiančias 45 minučių funkcines zonas (EC_FZ45):

12.4.1. Funkcinės zonos centru (EC_FZ45_C) laikomas savivaldybės teritorijoje esantis su gyventojų koncentracijos centrais susijęs ekonominės veiklos koncentracijos centras (EC), kai tarp savivaldybėje esančio ekonominės veiklos koncentracijos centro (EC) ir gyventojų koncentracijos centro (GC) yra mažiau kaip 45 minučių trukmės maršrutas (nustatoma pagal sluoksnį EC_GC_Routes45min). T.y. , kai bent vieno maršruto atveju .

12.4.2. Laikoma, kad į funkcinę zoną EC_FZ45 patenka šios savivaldybės: savivaldybė, kurioje yra funkcinės zonos centras, ir savivaldybės, kuriose esantys gyventojų koncentracijos centrai su ekonominės veiklos koncentracijos centru yra sujungti mažiau kaip 45 minučių kelionės trukmės maršrutu (priklauso tam pačiam maršrutui). T.y.: , kai teisinga viena iš šių sąlygų:  arba  ir visuomet teisinga sąlyga, kad egzistuoja maršrutas EC_EG_Routes45min, kurio .

12.5. Įvertinama, ar savivaldybės teritorijoje esantis ekonominės veiklos koncentracijos centras (EC) (atitinkantis funkcinės zonos centrą EC_FZ45_C) leidžia užtikrinti 75 proc. ar didesnį 15-64 m. gyventojų užimtumo lygį visoje 45 minučių funkcinėje zonoje. Funkcinėje zonoje esančių savivaldybių bendro užimtų 15-64 m. gyventojų skaičiaus ir bendro 15-64 m. gyventojų skaičiaus santykis turi būti yra didesnis kaip 75 proc. Įvertinama, ar tenkinama ši sąlyga:

,

kur:

UL – 15-64 m. gyventojų užimtumo lygis (savivaldybėje), vertinamaisiais metais;

A1564 – 15-64 m. gyventojų skaičius (savivaldybėje), vertinamaisiais metais;

n – n-oji 45 minučių funkcinės zonos EC_FZ45 savivaldybė;

VI. SAVAIMINIO EKONOMINIO AUGIMO POŽYMIŲ TURINČIŲ SAVIVALDYBIŲ NUSTATYMAS

13. Nustatomos savaiminio ekonominio augimo požymių turinčiomis savivaldybės (SAV ∈ EX_SAV). Įvertinama, ar tenkinamos šios sąlygos:  (kur sav, SAV – savivaldybės teritorija).

VII. SAVIVALDYBIŲ SUSKIRSTYMAS Į GRUPES

14. I grupei savivaldybės priskiriamos, kai tenkinamos šios sąlygos:  ir   ir  (kur sav, SAV – savivaldybės teritorija).

15. II grupei savivaldybės priskiriamos, kai tenkinamos šios sąlygos:  ir  (kur sav, SAV – savivaldybės teritorija).

16. III grupei savivaldybės priskiriamos, kai tenkinamos šios sąlygos:  ir  (kur sav, SAV – savivaldybės teritorija).

_____________________

---

^[1] GKT apskaičiavimas pakartojamas pasirenkant kitą svorio rodiklį, (Weight = GyXX), kur GyXX patikslintas gyventojų skaičius, gautas trianguliuojant gyventojų surašymo metu nustatytą gyventojų skaičių, išduotų statybos leidimų gyvenamosios paskirties pastatų statybai taškinius duomenis agreguotus gardelės lygiu (IS „Infostatyba“ duomenimis), naujų būstų statybos savivaldybėse rodiklį (skelbiamą Lietuvos statistikos departamento) ir gyventojų skaičiaus (pagal amžiaus grupes) kitimo savivaldybėje rodiklį (skelbiamą Lietuvos statistikos departamento) ir kitus rodiklius, pagal kuriuos gali būti apytiksliai įvertintas galimas gyventojų skaičiaus pokytis gardelėje.