Development of the Usage of E‑services in Households, by Voivodship: a Cluster Analysis

Paweł Kaczmarczyk

doi:10.18778/0208-6018.342.04

Autor

Paweł Kaczmarczyk Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Płocku, Wydział Nauk Ekonomicznych i Informatyki, Katedra Ekonomii http://orcid.org/0000-0001-5199-6328

DOI:

https://doi.org/10.18778/0208-6018.342.04

Słowa kluczowe:

e-usługi, gospodarstwa domowe, województwa, porządkowanie liniowe, analiza skupień

Abstrakt

Celem artykułu jest ocena rozwoju województw w zakresie wykorzystania e‑usług (e‑administracji, e‑handlu, e‑zdrowia itd.) przez gospodarstwa domowe na tle badań ogólnego wykorzystania ICT przez gospodarstwa domowe w województwach. Wyniki obu badań pozwoliły zweryfikować tezę, że im wyższy poziom ogólnego wykorzystania ICT przez gospodarstwa domowe w danym województwie, tym wyższy poziom korzystania z e‑usług przez gospodarstwa domowe. W części teoretycznej pracy przedstawiono uzasadnienie badania. W związku z tym opisano znaczenie wykorzystania e‑usług przez gospodarstwa domowe w budowaniu społeczeństwa informacyjnego, a w konsekwencji gospodarki opartej na wiedzy. Uwzględniono również metodologię badań. Omówiono metody porządkowania liniowego (metodę Hellwiga i metody bezwzorcowe), aglomeracyjną hierarchiczną metodę analizy skupień (metodę Warda) i optymalizacyjną metodę analizy skupień (metodę k‑średnich). Empiryczna część pracy obejmuje przedstawienie wyników badań. Wykorzystano dane z roku 2017 dostarczone przez Główny Urząd Statystyczny. W ramach wykorzystania e‑usług przez gospodarstwa domowe (26 zmiennych) stworzono rankingi województw i zidentyfikowano skupienia województw. Posłużyły one do porównania i oceny województw w analizowanym roku. Otrzymano również wyniki porządkowania i grupowania województw w ramach ogólnego wykorzystania ICT przez gospodarstwa domowe (27 zmiennych), jako tło wyników dotyczących korzystania z e‑usług. Następnie przeprowadzono weryfikację przyjętej tezy.

Pobrania

Statystyki pobrań niedostępne.

Bibliografia

Brusco M. J., Steinley D. (2007), A comparison of heuristic procedures for minimum within‑cluster sums of squares partitioning, “Psychometrika”, vol. 72, no. 4, pp. 583–600.

Cellary W. (2009), Trzy wyzwania elektronicznej gospodarki opartej na wiedzy: biznesowe, administracyjne, społeczne, [in:] J. Kotowicz‑Jawor (ed.), GOW – wyzwanie dla Polski, Polskie Towarzystwo Ekonomiczne, Warszawa, pp. 23–47.

Dąbrowska A., Janoś‑Kresło M. (2010), Konsument na rynku e‑usług w krajach Europy Środkowo‑Wschodniej, Difin, Warszawa.

Dąbrowska A., Janoś‑Kresło M., Wódkowski A. (2009), E‑usługi a społeczeństwo informacyjne, Difin, Warszawa.

European Commission (2017), Digital Economy and Society Index (DESI) 2017, Brussels, http://europa.eu/rapid/press‑release_MEMO–17–352_en.pdf [accessed: 26.10.2018].

Everitt B., Landau S., Leese M., Stahl D. (2011), Cluster analysis, John Wiley and Sons Ltd., Chichester.

Flaga‑Gieruszyńska K., Gołaczyński J., Szostek D. (eds.) (2017), E‑obywatel, e‑sprawiedliwość, e‑usługi, C. H. Beck, Warszawa.

Gemius (2011), E‑commerce w Polsce w oczach internautów 2010, http://pliki.gemius.pl/biuletyn_handlowy/2011_01_e_commerce_w_Polsce_internauci.pdf [accessed: 15.05.2018].

Gemius, Izba Gospodarki Elektronicznej (2017), E‑commerce w Polsce 2017. Gemius dla e‑commerce Polska, https://branden.biz/wp‑content/uploads/2018/07/E‑commerce_w_Polsce_2017.pdf [accessed: 15.05.2018].

Gersham A. V. (2002), How Web services will redefine the service economy, “Accenture Outlook”, pp. 41–47.

Hansen P., Mladenovic N. (2001), J‑MEANS: A new local search heuristic for minimum sum of squares clustering, “Pattern Recognition”, vol. 34, no. 2, pp. 405–413.

Hellwig Z. (1968), Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju i strukturę wykwalifikowanych kadr, „Przegląd Statystyczny”, vol. 15, no. 4, pp. 307–327.

Hofacker C. F., Goldsmith R. E., Bridges E., Swilley E. (2007), E‑Services: a synthesis and research agenda, “Journal of Value Chain Management”, vol. 1, no. 1/2, pp. 13–44.

Jeong Chun Hai I. (2007), Fundamental of development administration, Scholar Press, Selangor.

Kaczmarczyk P. (2017), Taxonomic analysis of voivodships development in terms of ICT usage in enterprises, “Folia Oeconomica Stetinensia”, vol. 17, no. 2, pp. 83–96, https://doi.org/10.1515/foli–2017–0020.

Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P. (2016), Metody ilosciowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe, CeDeWu Sp. z o.o., Warszawa.

Maulik U., Bandyopadhyay S. (2000), Genetic algorithm‑based clustering technique, “Pattern Recognition”, vol. 33, no. 9, pp. 1455–1465.

McQueen J. (1967), Some methods for classification and analysis of multivariate observations, “Computer and Chemistry”, vol. 4, pp. 257–272.

Ministerstwo Nauki i Informatyzacji (2005), Strategia kierunkowa rozwoju informatyzacji Polski do 2013 roku oraz perspektywiczna prognoza transformacji społeczeństwa informacyjnego do roku 2020, Warszawa, 24 czerwca.

Ministerstwo Rozwoju Regionalnego (2010), Krajowa strategia rozwoju regionalnego 2010–2020: regiony, miasta, obszary wiejskie, Warszawa, http://prawo.sejm.gov.pl/isap.nsf/download.xsp/WMP20110360423/O/M20110423.pdf [accessed: 26.10.2018].

Ministerstwo Rozwoju Regionalnego (2013), Strategia rozwoju społeczno‑gospodarczego Polski Wschodniej do roku 2020, Warszawa, http://prawo.sejm.gov.pl/isap.nsf/download.xsp/WMP20130000641/O/M20130641.pdf [accessed: 26.10.2018].

Młodak A. (2006), Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej, Difin, Warszawa.

Muhammad Rais A. K., Nazariah M. K. (2003), E‑government in Malaysia: improving responsiveness and capacity to serve, Pelanduk Publications, Kuala Lumpur.

Nof S. Y., Ceroni J., Jeong W., Moghaddam M. (2015), Revolutionizing collaboration through e‑work, e‑business, and e‑service, Springer, Berlin, Heidelberg.

Panek T., Zwierzchowski J. (2013), Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej. Teoria i zastosowania, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa.

Rowley J. (2006), An analysis of the e‑service literature: towards a research agenda, “Internet Research”, vol. 16, no. 3, pp. 339–359, https://doi.org/10.1108/10662240610673736.

Rust R. T., Kannan P. K. (2002), The era of e‑service, [in:] R. T. Rust, P. K. Kannan (eds.), E‑service: new directions in theory and practice, M. E. Sharpe, New York, pp. 3–21.

Rust R. T., Lemon K. N. (2001), E‑service and the consumer, “International Journal of Electronic Commerce”, vol. 5, no. 3, pp. 85–101.

Saprikis V. (2018), Terrestrial vs. online gamblers: an empirical study on their perceptions towards, [in:] M. Khosrow‑Pour (ed.), Optimizing current practices in e‑services and mobile applications, IGI Global, Hershey, pp. 203–213.

Sneth J. N., Sharma A. (2007), E‑services: a framework for growth, “Journal of Value Chain Management”, vol. 1, no. 1/2, pp. 7–12.

Song R., Korba L., Yee G. (2007), Trust in e‑services: technologies, practices and challenges, Idea Group Publishing, Hershey–London.

United Nations Conference on Trade and Development (2007), Information Economy Report 2007–2008: Science and technology for development: the new paradigm of ICT, New York–Geneva.

Ward J. H. (1963), Hierarchical grouping to optimize an objective function, “Journal of the American Statistical Association”, vol. 58, no. 301, pp. 236–244.

Woodside A. G., Quaddus M. (2015), Acquiring deep knowledge of e‑services adoption processes in developing nations, [in:] M. Quaddus, A. G. Woodside (eds.), E‑services adoption: processes by firms in developing nations, Emerald, Bingley, pp. 1–4.