AD ALTA 

 

JOURNAL OF INTERDISCIPLINARY RESEARCH

 

 

 

Summary of 

the closest 

elements 

9-11 

9-13 

  

Miminal 

taxonomic 

distance 

1.54 

0.43 

  

Legend: 9 – NUTS PL43, 11 – NUTS PL42, 13 – NUTS PL52. 
Source: See table 8. 
 
Table 11. The presentation of the first order clusters (IV group) 

IV group 

Region 
symbol 

1 

7 

8 

14 

16 

V

ar

iab

les

 

x

1

 

5039 

1139 

1856 

2847 

1179 

x

2

 

223 

91 

116 

135 

99 

x

3

 

1509 

315 

365 

559 

372 

x

4

 

362 

211 

125 

285 

75 

x

5

 

218 

1 

37 

16 

2 

x

6

 

235 

70 

81 

170 

58 

x

7

 

917 

772 

846 

897 

819 

x

8

 

8435 

2230 

3086 

6028 

2888 

Summary of 

the closest 

elements 

1-14 

8-14 

8-16 

7-16 

  

Miminal 

taxonomic 

distance 

1.39 

0.76 

0.23 

0.34 

  

Legend: 1 – NUTS PL11, 7 – NUTS PL34, 8 – NUTS PL33, 14 
– NUTS PL61, 16 – NUTS PL62. 
Source: See table 8. 
 
Furthermore, the examinations results distinguish comparatively 
high similarity in terms of enterprises’ investment activity 
financial sources between regions NUTS PL41 (10) and NUTS 
PL51 (12) (table 9). The high close match was observed 
especially in the relatively the highest (in comparison with other 
Polish regions) average value of financing investment 
expenditure by own means. Simultaneously, it has to be 
underline that the enterprises from regions in question highlight 
(during the period 2008–201) relatively the highest value of 
domestic loans and borrowings and total means directly from 
overseas in financing investment activity. 
 
Obtained outcomes, achieved by cluster analysis application, 
allow to the conclusion about the slightest similarity in 
enterprises’ financial sources of investment activity between 
regions NUTS PL12 (2) and NUTS PL22 (4) (table 9). Apart 
from relatively the very high number of average enterprises per 
10 thousand inhabitants and the (on average) very high value of 
own means in financing investment activity, enterprises from 
mentioned regions differentiate particularly in usage of 
budgetary means, domestic loans and borrowings, means 
directly from overseas (of which bank loan) and other sources to 
financing investment activity. 
 
Additionally, the study shows relatively high discrepancies 
between regions NUTS PL41 (10) and NUTS PL63 (15) in 
financial sources for enterprises’ investment activity scope (table 
9). The results of examinations indicate that region NUTS PL63 
(15), compared with the region NUTS PL41 (10) distinguish 
significantly higher average value of means directly from 
overseas (of which bank loan), while also significantly lower 
average value of own means in financing enterprises’ investment 
activity. 
 
Conclusions 
 
The conducted research lead to the several conclusions. First of 
all, the obtained results allow to the conclusion about differential 
dynamics of financial sources average value for investment 
activity in Polish enterprises in the period 2008–2013. Above 
appearance might arise from business surrounding changes 
resulted especially from the macroeconomic conditions. 

Consequently, this occurrence might affect the level of 
enterprises’ financial risk and thus to chosen particular financial 
source for investment activity. 
 
Furthermore, the obtained results enable to indicate significant 
diversity of financial sources for enterprises investment activity 
between regions in Poland (NUTS) in the period 2008–2013. 
This situation might results from differ enterprises’ availability 
to particular sources of finance for investment activity. 
 
The complexity of enterprises’ financial sources of investment 
activity requires further studies. They should be concentrated on 
the identification of the determinants, which might affect the 
improvement of Polish enterprises’ investment activity and their 
decisions concerning the choice of financial sources for 
investment expenditures. Moreover, they should also concern on 
the particular region conditions, which might improve 
enterprises’ investment decisions. 
 
Literature: 
 
1. Brol, R.: Rozwój regionalny jako kategoria ekonomiczna [in] 
Strahl, D. (ed.): Metody oceny rozwoju regionalnego

, Wrocław: 

Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego, 
2006. ISBN 83-7011-723-6. pp. 16-19. 
2.Heffner, K., Gibas, P.: Analiza ekonomiczno-przestrzenna, 
Katowice: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w 
Katowicach, 2007. ISBN 9788372468451, pp. 69-72. 
3.http://stat.gov.pl/bdl/app/dane_podgrup.display?p_id=545869
&p_token=0.16510106120341306 [access: 14.12.2015]. 
4.http://stat.gov.pl/bdl/app/dane_podgrup.display?p_id=73167&
p_token=0.6954289305055666 [access: 14.12.2015]. 
5.http://stat.gov.pl/bdl/app/dane_podgrup.display?p_id=73269&
p_token=0.5784680957681978 [access: 14.12.2015]. 
6.Kogut-Jaworska, M: Instrumenty interwencjonizmu lokalnego 
w stymulowaniu rozwoju gospodarczego, Warszawa: CeDeWu, 
2008. 978-83-7556-108-1. pp. 28. 
7. 

Kukuła, K.: Metody unitaryzacji zerowanej Warszawa: PWN, 

2000. ISBN 83-01-13097-0. pp. 82. 

Makieła, Z.: Przedsiębiorczość i innowacyjność terytorialna. 
Region w warunkach konkurencji, Warszawa: Wydawnictwo 
C.H. Beck, 2013. ISBN 9788325555368. pp. 16. 
8

. Młodak, A.: Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej. 

Warszawa: Difin, 2006. ISBN 8372516057. pp. 48. 
9. Zygmunt, A.: R&D Expenditures in Poland. Voivodship 
Perspective, „Regional Barometer”, Tom 12 Nr 2 2014, ISSN 
1644-9398, pp. 14. 
 
Primary Paper Section: A 
 
Secondary Paper Section: AH 

- page 92 -