Praca doktorska
Geo-location of Business – Determinants and Methods of Prediction
| dc.abstract.en | Agglomeration as a subject of analysis remains popular – all the time new methods and approaches appear, which is related of course to the availability of data. This phenomenon seems to be totally explained, however, due to its nature there are still some unsolved questions left. Only recently, it became possible to measure knowledge spillovers between firms (Sweeney & Gómez‐Antonio, 2021), so we may expect further studies on the topic. This thesis presents a new look at agglomeration – from the perspective of point pattern analysis. First of all, I analyse agglomeration and related definitions in terms of what they show, mean and measure, and this analysis helps me to find the definition which describes an agglomeration (Marshallian and Jacobian) the best from the point pattern analysis point of view (Chapter 1). To study Marshallian agglomeration, I take the ideas of Sweeney and Gómez-Antonio, who were the pioneers of using the Geyer saturation process for location and agglomeration studies. In the thesis, I am trying to extend their approach by using a hybrid Geyer model and connecting it with a distance-decay issue, which was widely used in agglomeration studies (Chapter 2). With geolocated data of enterprises in Lubelskie voivodeship, I confirm their conclusion that the Geyer saturation process is a good tool for both explaining and modelling location and agglomeration, and with simulated data – I show, that hybrid models perform better than a simple Geyer model and there is an argument for their use in the future. Distance decay issue is also present – it was shown that values of interaction parameters which represent the 'strength' of agglomeration forces decrease rapidly with a distance. The last chapter (Chapter 3) focuses on Jacobian agglomeration and shows currently available methods for analysing it. This chapter is mostly experimental, however, it shows what has to be done and be implemented in point pattern analysis methods in order to be able to reveal the true nature of unobservable connections between different industries' firms. |
| dc.abstract.en | Aglomeracja cały czas pozostaje popularnym tematem badawczym – ciągle pojawiają się nowe metody i podejścia, powiązane oczywiście z dostępem do danych. To zjawisko wydaje się być już w pełni zbadanym, jednak dzięki jego skomplikowanej naturze wciąż niektóre kwestie pozostają bez rozwiązania. Dopiero niedawno stało możliwe mierzenie przepływów wiedzy (knowledge spillovers) między przedsiębiorstwami (Sweeney & Gómez-Antonio, 2021), więc możemy się spodziewać nowych badań w tym temacie. Ta praca prezentuje nowe spojrzenie na zjawisko aglomeracji – z punktu widzenia metod analizy wzorców punktowych (point pattern analysis). Zaczynam od tego, że analizuję aglomerację i powiązane pojęcia z punktu widzenia tego, co oznaczają, pokazują i mierzą, i ta analiza pomaga mi w znalezieniu definicji która najlepiej opisuje aglomerację (Marshalla i Jacobs, Marshallian and Jacobian) z punktu widzenia metod analizy wzorców punktowych (Rozdział 1). Do zbadania aglomeracji w sensie Marshalla (Marshallian agglomeration) korzystam z pomysłu przedstawionego w pracach Sweeney i Gómez-Antonio, którzy jako pierwsi użyli procesu nasycenia Geyera (Geyer saturation process) do zbadania lokalizacji i aglomeracji. W niniejszej pracy próbuję rozszerzyć ich podejście stosując hybrydowy model Geyera (hybrid Geyer model) i powiązać go z kwestią zanikania odległości (distance decay issue), szeroko stosowaną w badaniach aglomeracji (Rozdział 2). Za pomocą geolokalizowanych danych lokalizacji firm w województwie Lubelskim, potwierdzam wniosek Sweeney i Gómez-Antonio – proces Geyera jest dobrym narzędziem do badania i wyjaśnienia zarówno lokalizacji firm i aglomeracji. Za pomocą zaś danych symulowanych pokazuję, że model hybrydowy jest znacznie lepszy od prostego modelu Geyera i są argumenty za tym, by stosować ten proces w przyszłości. Kwestia zanikania odległości również występuje – zostało pokazane, że wielkości parametrów interakcji (interaction parameters) które pokazują 'siłę' występowania aglomeracji ('strength' of agglomeration forces) szybko wygasają wraz z odległością. Ostatni rozdział (Rozdział 3) skupia się na aglomeracji w sensie Jacobs (Jacobian agglomeration) i pokazuje obecnie dostępne metody badania tego zjawiska. Ten rozdział jest przeważnie eksperymentalny, jednak pokazuje, co należy zrobić i które narzędzia (należące do metod analizy wzorców punktowych) muszą być zaimplementowane, żeby prawdziwa natura nieobserwowalnych interakcji pomiędzy firmami mogła być odkryta. |
| dc.affiliation.department | Wydział Nauk Ekonomicznych |
| dc.contributor.author | Zabarina, Kateryna |
| dc.date.accessioned | 2023-10-09T09:39:22Z |
| dc.date.available | 2023-10-09T09:39:22Z |
| dc.date.defence | 2023-10-12 |
| dc.date.issued | 2023-10-09 |
| dc.description.additional | Link archiwalny https://depotuw.ceon.pl/handle/item/4698 |
| dc.description.promoter | Kopczewska, Katarzyna |
| dc.identifier.uri | https://repozytorium.uw.edu.pl//handle/item/4698 |
| dc.language.iso | en |
| dc.rights | ClosedAccess |
| dc.subject.en | Baddeley-Geyer process |
| dc.subject.en | Gibbs process |
| dc.subject.en | interaction |
| dc.subject.en | point process |
| dc.subject.en | point pattern analysis |
| dc.subject.en | point pattern |
| dc.subject.en | agglomeration |
| dc.subject.en | proces Baddeleya-Geyera |
| dc.subject.en | proces Gibbsa |
| dc.subject.en | proces punktowy |
| dc.subject.en | analiza wzorców punktowych |
| dc.subject.en | wzorzec punktowy |
| dc.subject.en | aglomeracja |
| dc.title | Geo-location of Business – Determinants and Methods of Prediction |
| dc.type | DoctoralThesis |
| dspace.entity.type | Publication |