PL EN


2017 | Volume 31, Issue 3 | 64-79
Article title

Czasoprzestrzenna analiza rynku nowych samochodów osobowych w Polsce

Content
Title variants
EN
Spatio-temporal Analysis of the Market for New Personal Cars in Poland
Languages of publication
PL
Abstracts
PL
Celem artykułu jest próba czasowej i przestrzennej analizy rynku nowych samochodów osobowych w Polsce (zakupionych przez indywidualnych użytkowników), wykorzystującej różnorodny aparat metodologiczny. Analiza ta obejmuje trzy główne grupy problemów: -ogólną charakterystykę rynku samochodów osobowych w Polsce w wymiarze czasowym i przestrzennym, –identyfikację czynników wpływających na sprzedaż nowych samochodów osobowych klientom indywidualnym oraz ich przestrzenne zróżnicowanie, –wyróżnienie różnych typów zmienności popytu na nowe samochody osobowe w wymiarze przestrzennym i prognozowanie przyszłego popytu. Na podstawie przeglądu literatury zidentyfikowano czynniki, które mogą wpływać na wielkość popytu na samochody, a następnie określono ich rolę za pomocą modeli ekonometrycznych. Regresja wielokrotna wykazała, że na wielkość efektywnego popytu na nowe samochody w Polsce w latach 2008–2015 największy wpływ miały: poziom dochodów konsumentów, uwarunkowania demograficzne, poziom rozwoju lokalnego oraz poziom nasycenia rynku. Dalsze analizy dokonane za pomocą lokalnych modeli geograficznie ważonej regresji ujawniły ogólne trendy przestrzenne oddziaływania zidentyfikowanych czynników. W ostatnim etapie badań za pomocą analizy harmonicznej dokonano próby typologii powiatów z punktu widzenia zmienności popytu na nowe samochody osobowe oraz estymacji przyszłego popytu.
EN
The purpose of the article is to offer a spatial and temporal analysis of the market for new cars in Poland using different methodological approaches and tools. It covers: – general characteristics of the car market in Poland in its spatial and temporal dimensions; – identification of the socio-economic conditions that affect the demand of individual consumers for new cars and their spatial differences; and – distinguishing different types of the car demand variability in its spatial and temporal dimensions, as well as forecasting the future demand. Based on a literature review, the potential socio-economic conditions that might affect the car demand have been identified, and subsequently their role in the Polish circumstances has been defined with the use of econometric modelling. The model of multiple regression showed that the demand for new cars was stimulated by incomes of potential consumers and by a net in-migration, and depressed by the level of unemployment together with prices of complementary goods (especially petrol prices). Further analysis with geographically weighted regression (GWR) models revealed general spatial trends in the way that the identified conditions affected the demand for cars. Finally, the use of harmonic analysis allowed for the forecasting of the future car demand at the level of individual territorial units (poviats). The latter were categorised into four types according to their car demand variability.
Contributors
  • Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, Wydział Nauk Geograficznych i Geologicznych, Instytut Geografii Społeczno-Ekonomicznej i Gospodarki Przestrzennej, Zakład Polityki Regionalnej i Integracji Europejskiej, tadek@amu.edu.pl
  • Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, Wydział Nauk Geograficznych i Geologicznych, Instytut Geografii Społeczno-Ekonomicznej i Gospodarki Przestrzennej, Zakład Polityki Regionalnej i Integracji Europejskiej, rkudlak@amu.edu.pl
  • Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, Wydział Nauk Geograficznych i Geologicznych, Instytut Geografii Społeczno-Ekonomicznej i Gospodarki Przestrzennej, Zakład Polityki Regionalnej i Integracji Europejskiej, jedgad@amu.edu.pl
  • Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, Wydział Nauk Geograficznych i Geologicznych, Instytut Geografii Społeczno-Ekonomicznej i Gospodarki Przestrzennej, Zakład Polityki Regionalnej i Integracji Europejskiej, bartkol@amu.edu.pl
author
  • Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, Wydział Nauk Geograficznych i Geologicznych, Instytut Geografii Społeczno-Ekonomicznej i Gospodarki Przestrzennej, Zakład Polityki Regionalnej i Integracji Europejskiej, wojtek@amu.edu.pl
References
  • Bul, R. (2014). Migracje wahadłowe mieszkańców aglomeracji poznańskiej. Poznań: Bogucki Wydawnictwo Naukowe.
  • Carlsson-Kanyama, A., Linden, A.L. (1999). Travel patterns and environmental effects now and in the future: Implications of differences in energy consumption among socio-economic groups. Ecological Economics, 30, 405–417.
  • Chojnicki, Z. (1973). Założenia i perspektywy rozwoju geografii ekonomicznej. Przegląd Geograficzny, 45(1), 3–27.
  • Chojnicki, Z. (1999). Podstawy metodologiczne i teoretyczne geografii. Poznań: Bogucki Wydawnictwo Naukowe.
  • Daganzo, C. (2014). Multinomial probit: the theory and its application to demand forecasting. Holandia: Elsevier.
  • Dahl, C.A., Sterner, T. (1991). Analysing gasoline demand elasticities: A survey. Energy Economics, 13(3), 203–210.
  • Dargay, J.M. (2001). The effect of income on car ownership: evidence of asymmetry. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 35(9), 807–821.
  • Dargay, J., Gately, D. (1999). Income’s effect on car and vehicle ownership, worldwide: 1960– 2015. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 33(2), 101–138.
  • Domański, B., Guzik, R., Gwosdz, K. (2005). The new spatial organization of automotive industry in Poland in the context of its changing role in Europe. Studia Regionalia, 15, 153–171.
  • Domański, B., Guzik, R., Gwosdz, K., Dej, M. (2013). The crisis and beyond: the dynamics and restructuring of automotive industry in Poland. International Journal of Automotive Technology and Management, 13(2), 151–166.
  • Fumi, A., Pepe, A., Scarabotti, L., Schiraldi, M.M. (2013). Fourier Analysis for Demand Forecasting in a Fashion Company. International Journal of Engineering Business Management, 5(30), 1–10. DOI: 10.5772/56839.
  • Glaeser, E.L., Kahn, M.E. (2004). Sprawl and urban growth. W: Handbook of Regional and Urban Economics, 4, 2481–2527.
  • Gordon, P., Richardson, H.W. (1993). Sustainable congestion. School of Urban and Regional Planning. University of Southern California.
  • Grabiński, T., Wydymus, S., Zeliaś A. (1982). Metody doboru zmiennych w modelach ekonometrycznych. Warszawa: PWN.
  • Gwosdz, K., Micek, G. (2010). Spatial agglomerations in the Polish automotive industry. Przegląd Geograficzny, 82(2), 159–190.
  • Klimowska, R., Klose, L.J. (2007). Polityka fiskalna i pieniężna jako czynniki determinujące popyt na rynku samochodów osobowych w Polsce w latach 1993–2003. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, 742, 99–109.
  • Komornicki, T. (2003). Factors of development of car ownership in Poland. Transport Reviews, 23(4), 413–431.
  • Komornicki, T. (2011). Przemiany mobilności codziennej Polaków na tle rozwoju motoryzacji. Warszawa: Instytut Geografii I Przestrzennego Zagospodarowania Polskiej Akademii Nauk.
  • Kudłak, R., Kisiała, W., Gadziński, J., Dyba W., Kołsut, B., Stryjakiewicz, T. (2017). Społecznoekonomiczne i przestrzenne uwarunkowania popytu na nowe samochody w Polsce. Studia Regionalne i Lokalne, 2(68), 119–139.
  • Lescaroux, F. (2010). Car ownership in relation to income distribution and consumers’ spending decisions. Journal of Transport Economics and Policy, 44(2), 207–230.
  • Matas, A., Raymond, J. L. (2008). Changes in the structure of car ownership in Spain. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 42(1), 187–202.
  • Medlock, K.B., Soligo, R. (2001). Economic development and end-use energy demand. Energy Journal, 22(2), 77–105.
  • Medlock, K.B., Soligo, R. (2002). Car ownership and economic development with forecasts to the year 2015. Journal of Transport Economics and Policy, 36(2), 163–188.
  • Merkisz, J. (2009). The automotive market in the time of global economic crisis. Combustion Engines, 3, 3–13.
  • Motte-Baumvol, B., Massot, M.H., Byrd, A.M. (2010). Escaping car dependence in the outer suburbs of Paris. Urban Studies, 47(3), 604–619.
  • Mutrynowski, T. (2015). Rynek samochodów osobowych w Polsce. Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie, 1, 91–101.
  • Nolan, A. (2010). A dynamic analysis of household car ownership. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 44(6), 446–455.
  • Prskawetz, A., Leiwen, J., O’Neill, B.C. (2004). Demographic composition and projections of car use in Austria. W: Vienna Yearbook of Population Research, 175–201.
  • Pucher, J. (1995). The road to ruin? Impacts of economic shock therapy on urban transport in Poland. Transport Policy, 2(1), 5–13.
  • Samuelson, P.A., Nordhaus, W.D. (1991). Ekonomia. Poznań: Rebis.
  • Sheller, M., Urry, J. (2000). The city and the car. International Journal of Urban and Regional Research, 24(4), 737–757.
  • Stein, E., Weiss, G. (1971). Introduction to Fourier Analysis on Euclidean Spaces. Princeton: Princeton University Press.
  • Sytuacja gospodarstw domowych w 2015 roku w świetle wyników badania budżetów gospodarstw domowych (2016). Warszawa: Główny Urząd Statystyczny.
  • Train, K.E., Winston, C. (2007). Vehicle Choice Behavior and the Declining Market Share of U.S. Automakers. International Economic Review, 48(4), 1469 –1496.
  • Volpato, G., Stochetti, A. (2008). Managing product life cycle in the auto industry: evaluating carmakers effectiveness. International Journal of Automotive Technology and Management, 8(1), 22–41.
  • Wójtowicz, M., Rachwał, T. (2014). Globalization and new centers of automotive manufacturing – the case of Brazil, Mexico, and Central Europe. Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa Geograficznego, 25, 81–107.
  • Yagi, M., Managi, S. (2016). Demographic determinants of car ownership in Japan. Transport Policy, 50, 37–53.
  • Zeliaś, A., Pawełek, B., Wanat, S. (2003). Prognozowanie ekonomiczne. Teoria. Przykłady. Zadania. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
Document Type
Publication order reference
Identifiers
YADDA identifier
bwmeta1.element.desklight-810ff63d-e86b-43e1-8f68-46de86dbe75e
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.