Studia i Prace WNEiZ US

Previously: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia i Prace WNEiZ


ISSN: 2450-7733     eISSN: 2300-4096    OAI    DOI: 10.18276/sip.2016.43/3-42
CC BY-SA   Open Access   CEEOL

Issue archive / nr 43/3 2016
IDENTYFIKACJA DETERMINANT ZAKUPÓW PRZEZ INTERNET W POLSKICH GOSPODARSTWACH DOMOWYCH PRZY ZASTOSOWANIU UOGÓLNIONEGO MODELU TOBITOWEGO
(Identification of determinants of online purchase of polish households using double hurdle model)

Authors: Andrzej Wołoszyn
Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu

Romana Głowicka- Wołoszyn
Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu

Joanna Stanisławska
Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu

Feliks Wysocki
Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu
Keywords: on-line consumption on-line purchase determinants of on-line purchase double hurdle model
Year of publication:2016
Page range:12 (459-470)
Klasyfikacja JEL: D12 C13
Cited-by (Crossref) ?:

Abstract

The article aimed to identify the economic and socio-demographic factors that influence participation of Polish households in on-line consumption as well as the on-line purchase volume. The study used double hurdle model and drew on microdata from the Household Budget Survey conducted by Central Statistical Office in 2013. Conducted research shows that the participation grew with increased size of a household and the number of schooling years of its head and decreased with his/her age. The highest participation levels characterized households living in the largest cities of 500,000 inhabitants or more, while the lowest – in the countryside and 20,000–100,000 inhabitant towns. Households of self-employed and white collar workers showed higher levels of participation than other socio-economic groups. Meanwhile, the average purchase volume was influenced, apart from income, by the size and class of residence.
Download file

Article file

Bibliography

1.Budżety gospodarstw domowych w 2013 r. (2014). Warszawa: GUS.
2.Cragg, J.G. (1971). Some Statistical Models for Limited Dependent Variables with Application to the Demand for Durable Goods. Econometrica, 39 (5), 829–844.
3.Eakins, J. (2014). An Application of the Double Hurdle Model to Petrol and Diesel Household Expenditures in Ireland. School of Economics Discussion Papers, 145. University of Surrey.
4.Greene, W.H. (2003). Econometric Analysis, 5th edition. Upper Saddle River, NJ: Prentice- -Hall.
5.Gruszczyński, M. (red). (2010). Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych. Warszawa: Wolters Kluwer.
6.Hałka, A. (2011). Determinanty wydatków gospodarstw domowych na usługi związane z wypoczynkiem. Wiadomości Statystyczne, 5 (600), 1–17.
7.Jaciow, M. (2011). Tradycyjnie czy przez internet? Zmiany w zachowaniach nabywczych polskich gospodarstw domowych. Zeszyty Naukowe Wydziałowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Transformacja gospodarki – Konsumenci, przedsiębiorstwa, regiony, 31–39.
8.Jaciow, M., Wolny, R. (2011). Polski e-konsument. Typologia, zachowania. Gliwice: One- Press.
9.Jones, A. (1992). A Note on Computation of the Double-Hurdle Model with Dependence with an Application to Tobacco Expenditure. Bulletin of Economic Research, 44, 1, 67–74.
10.Newman, C., Henchion, M., Matthews, A. (2003). A Double-Hurdle Model of Irish Household Expenditure on Prepared Meals. Applied Economics, 35 (9), 1053–1061.
11.Społeczeństwo informacyjne w Polsce. Wyniki badań statystycznych z lat 2010–2014 (2014). Warszawa: GUS. Pobrane z: http://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/nauka-i-technika--spoleczenstwo-informacyjne/spoleczenstwo-informacyjne/ (2.12.2015).
12.Tobin, J. (1958). Estimation of Relationships for Limited Dependent Variables. Econometrica, 26 (1), 24–36.
13.Włodarczyk-Śpiewak, K. (2011). Konsumpcja jako przedmiot badań ekonomicznych. Ruch Prawniczy, Ekonomiczny i Socjologiczny, LXXIII, 3, 63–80.
14.Wolny, R. (2012). Polski e-konsument na rynku usług. Konsumpcja i Rozwój, 1 (2), 117–129.
15.Wołoszyn, A. (2015). Nierówności dochodowe w gospodarstwach domowych rolników na tle innych grup społeczno-ekonomicznych w Polsce w latach 2005 i 2010. Roczniki Naukowe SERiA, XV, 6, 313–319.
16.Zhang, F., Huang, C.L., Lin, B., Epperson, J. (2008). Modeling Fresh Organic Produce Consumption with Scanner Data: A Generalized Double Hurdle Model Approach. Agribusiness, 24, 510–522.