Determinants of spatial concentration of short food supply chains on example of marginal, localized and restricted activities in Poland

Słowa kluczowe

local food systems short food supply chains spatial concentration marginal localized and restricted activities nonparametric regression trees

Key words

działalność marginalna lokalna i ograniczona nieparametryczne modele drzew regresji

Streszczenie

The article analyses spatial concentration of marginal, localized and restricted activities creating local food systems in Poland regarded as short supply chains. Local food systems in Poland can take the forms of direct sale, direct deliveries, agricultural retail as well as marginal, localized and restricted activities. Short food supply chains play crucial role in case of local economy, environment and society. Thus, article rises issue connected with sustainability, alternatives for mass produced and distributed food, spatial diversity of local activities. Empirical part of the article focus on marginal, localized and restricted activities. The first part of the article contains a characteristic of the analyzed activities and their spatial distribution. The second part identifies factors that have the strongest influence on the formation of marginal, localized and restricted activities with the application of nonparametric models of regression trees. It is reported that spatial and environmental factors occur most frequently in the process of recurrent division of the data set and, thus, constitute the strongest determinant of marginal, localized and restricted activities.

Abstract

W artykule analizie poddano koncentrację przestrzenną podmiotów marginalnych, lokalnych i ograniczonych tworzących lokalne systemy żywnościowe w Polsce i utożsamianych z krótkimi łańcuchami dostaw. Lokalne systemy żywnościowe w Polsce mogą przybierać formy organizacyjno-prawne takie jak: sprzedaż bezpośrednia, dostawy bezpośrednie, rolniczy handel detaliczny oraz działalności marginalną, lokalną i ograniczoną. Krótkie łańcuchy dostaw żywności odgrywają kluczową rolę w lokalnej gospodarce, środowisku i społeczeństwie. W artykule poruszono zatem problematykę związaną ze zrównoważonym rozwojem, alternatywami dla masowo produkowanej i dystrybuowanej żywności, przestrzennym zróżnicowaniem lokalnych podmiotów. Część empiryczna artykułu oparta jest na analizie podmiotów marginalnych, lokalnych i ograniczonych. W pierwszej kolejności dokonano charakterystyki analizowanych podmiotów i ich rozmieszczenia przestrzennego. Następnie, wykorzystując nieparametryczne modele drzew regresji, zidentyfikowano czynniki, które najsilniej wpływają na powstawanie podmiotów marginalnych, lokalnych i ograniczonych. Dostrzeżono, że czynniki przestrzenno- środowiskowe występują najczęściej w procesie rekurencyjnego podziału zbioru danych, a tym samym stanowią najsilniejszą determinantę działalności marginalnej, lokalnej i ograniczonej.

Cytowania

1. Blouin C., Lemay J.-F., Ashraf K., Imai J., Konforti J., 2009: Local food systems and public policy: a review of the literature, Equiterre & The Centre for Trade Policy and Law, Carleton University, Ottawa.
2. Breiman L., Friedman,J., Olshen R., Stone C., 1984: Classification and Regression Trees, Taylor & Francis, California.
3. Cesaro L., Dries L., Ihle R., Marongiu S., Peerlings J., Poetschki K., Schioppa A., 2020: Impact of farmer’s engagement in food quality schemes and short food supply chains on farm performance, Strength2Food Report, Horizon 2020.
4. Chrzanowska M., Drejerska N., 2015a: Nieparametryczne modele regresji jako narzędzie analizy struktury wybranych cech mieszkańców strefy podmiejskiej Warszawy oraz ich miejsc pracy, [in:] Matematyka i informatyka na usługach
5. ekonomii: analityka gospodarcza, metody i narzędzia, D. Appenzeller (ed.), Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Poznań, 43–55.
6. Chrzanowska M., Drejerska N., 2015b: Małe i średnie przedsiębiorstwa w strefie podmiejskiej Warszawy – określenie znaczenia lokalizacji z wykorzystaniem drzew klasyfikacyjnych, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 385, 45–52.
7. Drejerska N., Bareja-Wawryszuk O., Gołębiewski J., 2019: Marginal, localized and restricted activity: Business models for creation a value of local food products: a case from Poland, British Food Journal 121(6), 1368–1381.
8. Gatnar E., 2008: Podejście wielomodelowe w zagadnieniach dyskryminacji i regresji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
9. Główny Inspektorat Weterynarii, 2018: Wykaz podmiotów prowadzących działalność marginalną, lokalną i ograniczoną, [electronic source] https://pasze.wetgiw.gov.pl/spi/demorej/index.php?rodzaj=4&lng=0
10. Godlewska-Majkowska H., 2013: Lokalizacja przedsiębiorstwa w gospodarce globalnej, Difin, Warszawa.
11. Hothorn T., Hornik K., Zeileis A., 2006: Unbiased Recursive Partitioning: A Conditional Inference Framework, Journal of Computational and Graphical Statistics 15(3), 651–674.
12. Malak-Rawlikowska A., Majewski E., Was A., Borgen S.O., Csillag P. Donati, M, Freeman R., Hoang V., Lecoeur J.-L., Mancini M., Nguyen A., Monia S., Tocco B., Török Á., Veneziani M., Vittersø G., Wavresky P., 2019: Measuring the Economic, Environmental, and Social Sustainability of Short Food Supply Chains, Sustainability 11(15), 4004.
13. Michel-Villarreal R., Vilalta-Perdomo E., Hingley M., 2019: Towards an understanding of farmers’ motivations and challenges within Short Food Supply Chains: The case of farmers’ markets in Mexico, Conference: 6th International EurOMA Sustainable Operations and Supply Chains Forum, Gothenburg, Sweden, [electronic source] https://www.researchgate.net/publication/330856949_Towards_an_understanding_of_farmers’_motivations_and_challenges_within_Short_Food_Supply_Chains_The_case_of_farmers’_markets_in_Mexico
14. Rozporządzenie Ministra Rolnictwa i Rozwoju Wsi z dnia 30 września 2015 r. w sprawie wymagań weterynaryjnych przy produkcji produktów pochodzenia zwierzęcego przeznaczonych do sprzedaży bezpośredniej, Dz.U. 2015, poz. 1703.
15. Strojny J., 2010: Konkurencyjność międzynarodowa sektorów rolno-spożywczych państw Unii Europejskiej w ujęciu dynamicznym, Wydawnictwo Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie, Kraków.
16. Suchecki B., 2010: Ekonometria przestrzenna, Metody i modele analizy danych przestrzennych, C.H. Beck, Warszawa.
17. Trzęsiok J., 2013: Wykorzystanie regresji nieparametrycznej do modelowania wielkości oszczędności gospodarstw domowych, Zeszyty Naukowe Wydziału Nauk Ekonomicznych w Katowicach 159, 99–108.
18. Woś A., Zegar J., 2002: Rolnictwo społecznie zrównoważone, IERiGŻ, Warszawa.