View of USE OF ALLEGRO WEBSITE IN E-BUSINESS ADDRESSED TO FARMERS

Oeconomia 9 (2) 2010, 211–222

WYKORZYSTANIE PORTALU ALLEGRO W E-BIZNESIE

SKIEROWANYM DO ROLNIKÓW

Anna Sieczko, Leszek Sieczko

Szkoa Gówna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Streszczenie. W artykule podjto prób oszacowania wielkoci poday produktów oraz ukazania regionalnej zmiennoci e-commerce skierowanego do rolników poprzez portal aukcyjny Allegro.pl. W celu okrelenia wielocechowego podobiestwa pomidzy regio-nami Polski przeprowadzono wielowymiarow analiz skupie grupujc je na podstawie iloci i wartoci wystawionych produktów w poszczególnych podkategoriach. Produkty w poszczególnych podkategoriach wykazyway znaczce zrónicowanie w zalenoci od województwa zarówno pod wzgldem wartoci oferowanego asortymentu jak równie po-szczególnym ich zrónicowaniem.

Sowa kluczowe: e-commerce, rolnicy, Allegro.pl, regiony

WSTP

Biznes elektroniczny (e-biznes) ma ju dug histori i nie jest ona zwizana tylko z Internetem. Rola sieci jest na pewno dua, niektórzy nawet utosamiaj biznes interne-towy z elektronicznym, podczas gdy biznes interneinterne-towy jest tylko jedn z form e-bizne-su. Z pojciem biznesu elektronicznego cz si równie zagadnienia: elektronicznego handlu (e-commerce), elektronicznego przedsibiorstwa (e-enterprise), elektronicznej gospodarki (e-economy), spoeczestwa (e-society), jak równie bardziej szczegóowe pojcia jak e-banking, czy e-learning [Nojszewski 2004].

Wraz z rozwojem Internetu i coraz powszechnym dostpem gospodarstw domowych do niego przedsibiorcy wykazuj dynamiczny wzrost wykorzystania e-biznesu w swojej dziaalnoci gospodarczej.

W latach 2004–2007 przedsibiorstwa zwikszyy swój udzia w e-handlu, mikro-przedsibiorstwa o 19,5%, mae mikro-przedsibiorstwa o 18,7%, a rednie o 26%. Znamienne jest, i ponad 60% przedsibiorstw MSP prowadzio e-handel za pomoc wasnego

skle-Adres do korespondencji – Corresponding author: Anna Sieczko, Leszek Sieczko, Szkoa Gówna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Wydzia Nauk Ekonomicznych, Katedra Polityki Eu-ropejskiej, Finansów Publicznych i Marketingu, ul. Nowoursynowska 166, 02-787 Warszawa, e-mail: leszek_sieczko@sggw.pl

pu internetowego, 41,1% za porednictwem aukcji internetowych, jak Allegro, 24,5% badanych za pomoc ogosze elektronicznych, a 16,6% za porednictwem platformy handlu elektronicznego [Flis 2009].

Internauci staj si klientami takich przedsiwzi, jak e-handel i e-usugi. W 2009 roku, a 67% Polaków (ok. 25,8 mln osób) zdeklarowao, e kupio kiedykolwiek co przez Internet, a 23% (ok. 8,8 mln) w wieku 16–74 lat dokonao w cigu ostatnich 12 miesicy zakupu przez sie [Gemius 2010b].

Wie w sferze dostpu do Internetu okrelana jest mianem luki cyfrowej [Doligalski 2009]. Pojciem tym okrela si sytuacj, w której osoby z pewnych grup spoecznych w mniejszym stopniu korzystaj z Internetu i technologii teleinformatycznych. W 2008 roku tylko okoo 30% mieszkaców wsi korzystao z sieci, jednak z roku na rok ich udzia w caej populacji wzrasta [Gemius 2009]. Zaczli dostrzega to równie przedsibiorcy poprzez e-handel skierowany do rolników. Od listopada 2007 roku w serwisie Allegro zostaa wyróniona w dziale „Firma i Przemys” kategoria „Rolnictwo”. W lutym 2010 roku w tej kategorii znajdowao si ponad 25 tys. aukcji w nastpujcych dziaach: ma-szyny rolnicze, melioracja gleb, nawozy, rodki ochrony rolin, rodki ywienia zwierzt, wyposaenie budynków inwentarskich, odzie ochronna i BHP, oferty hurtowe i pozosta-e. Serwis Allegro jest w Polsce najwikszym i najbardziej znanym serwisem aukcyjnym, w grudniu 2009 roku zanotowa on 700 mln zotych obrotu [Gemius 2010a].

Celem artykuu jest próba oszacowania wielkoci poday oraz ukazania regionalnej zmiennoci e-handlu skierowanego do rolników poprzez portal Allegro.pl. Zaoono, i wystpuj znaczne rónice regionalne w poziomie sprzeday internetowej wynikajce z ekonomicznego rozwoju poszczególnych regionów.

MATERIA I METODY

Do bada wykorzystano dane pochodzce z portalu Allegro pobrane w dniu 22 lutego 2010 roku. Przedmioty wystawiane na aukcjach wywietlane s w wikszoci przez 14 dni. W tym czasie uytkownicy dodaj nowe aukcje, inne za po ustalonym terminie lub po dojciu do transakcji zostaj przenoszone do aukcji zakoczonych, które to nie s widoczne na stronach z produktami. Poniewa proces dodawania aukcji i koczenia ich nie ma jednej ustalonej pory dnia i zaley tylko do czasu wystawienia (+14 dni lub inny okrelony czas), zakoczenie te odbywa si o rónych porach dnia. Przyjto, i jednora-zowe pobranie rekordów sprzeday jest pod wzgldem ich liczby i wartoci zblione do wartoci przecitnej w okresie dwutygodniowym. Czstsze ni raz na 14 dni pobieranie i uredniane danych mogoby zachwia statystykami aukcji. Analiza przypadku nie po-zwala jednak wychwyci aukcji o charakterze sezonowym i jest tylko obrazem sprzeday w drugiej poowie lutego 2010 roku. Do analizy wybrano materia pochodzcy z kate-gorii „Przemys – Rolnictwo”, który pobrano za pomoc programu napisanego w jzyku Visual Basic for Apllication w rodowisku Microsoft Excel 2003. Dane pobierane byy wg podkategorii i województw, które to de niuje sam sprzedajcy. Proces pobierania rekordów z serwerów Allegro.pl trwa okoo godziny. Tak zebrane dane surowe zostay poddane wery kacji pod ktem poprawnoci cenowej. Jako kryterium przyjto cen

wy-Wykorzystanie portalu Allegro w e-biznesie skierowanym do rolników 213

Oeconomia 9 (2) 2010

woawcz poszczególnych aukcji, wykluczajc te, których cena wielokrotnie przewy-szaa cen rynkow danego przedmiotu. Po wery kacji do dalszych bada pozostawiono 25 468 aukcji.

Poniewa województwa róni si midzy sob powierzchni, liczb ludnoci, za-trudnieniem, w celu uniknicia tego wpywu zastosowano iloraz, dzielc wartoci liczby oraz sumaryczn warto aukcji przez liczb osób pracujcych na roli [GUS 2009a]. Ilo-raz ten eliminuje wpyw wielkoci województwa, pozwalajc porówna dane wzgldem grupy docelowej, do której s kierowane aukcje z kategorii „Rolnictwo”.

Tak otrzymane dane wejciowe przed wykonaniem hierarchicznej analizy skupie zostay przeksztacone na zakres od 0 do 1wg wzoru:

i _i i i _i i i x min(x ) max(x ) min(x )  

Transformacja ta, zwana unitaryzacj, pozwolia na zniwelowanie wpywu cech, któ-rych wartoci byy o rzd lub kilka rzdów wiksze od pozostaych. Dane transformowa-ne zachoway swoje zrónicowanie, pozostajc w tych samych zakresach co intransformowa-ne, pozwa-lajc na równomierne zbadanie wpywu wielu zmiennych jednoczenie.

Do klasy kacji województw pod wzgldem kategorii analizowanych aukcji zastoso-wano metod hierarchicznej analizy skupie. Metody te s czsto stosowane do wyzna-czania podobiestwa badanych obiektów pod ktem wielu cech jednoczenie [Surówka 2008, Wojnar i in. 2008]. Pozwalaj one oprócz wydzielenia grup na przeanalizowanie odlegoci pomidzy badanymi obiektami na rónych poziomach wizania.

Do wyznaczenia odlegoci pomidzy badanymi województwami na podstawie wielu cech zastosowano kwadrat odlegoci euklidesowej. Odlego d wyznaczana jest mi-dzy obiektami x i y, opisana jako suma kwadratów wartoci badanych i-tych cech rónic pomidzy obiektami. Miara ta inaczej jest zwana norm euklidesow i jest równowana z wariancj, a wic umoliwia statystyczn ocen otrzymanych skupie [Marek 1989].

2 i i i

d(x,y)=

¦

Aglomeracj wykonano z zastosowaniem metody Warda. Odlego midzy sku-pieniami A oraz B traktowana jest jako kwadrat odlegoci midzy rodkami cikoci skupie a obiektami poszczególnych skupie, tzn. metoda ta do oszacowania odlegoci midzy skupieniami wykorzystuje podejcie analizy wariancji:

¦

¦

gdzie x , xA B s rodkami cikoci odpowiednio dla skupie A i B.

Metoda ta zmierza do minimalizacji sumy kwadratów dowolnych dwóch skupie, które mog zosta uformowane na kadym etapie [Ward 1963].

WYNIKI

Analizujc liczb aukcji na portalu Allegro.pl we wszystkich kategoriach, mona za-uway due dysproporcje (tab. 1). Z województwa wielkopolskiego wystawiono 19% wszystkich aukcji, w dalszej kolejnoci znajduj si mazowieckie (14%), kujawsko--pomorskie (10%), ódzkie (8%), dolnolskie i lubelskie (7%), pozostae regiony nie przekroczyy 7%.

Liczba aukcji w kategorii maszyny rolnicze to okoo 91% wszystkich, dlatego te kolejno i udzia procentowy by tosamy z aukcjami ogóem opisanymi powyej.

Kolejn grup produktów przedstawiono cznie. Byy to nawozy, rodki ochrony rolin (do dalszych opisów zastosowano skrót OR) oraz preparaty do ywienia zwie-rzt gospodarskich (do dalszych opisów zastosowano skrót Zw), grupa ta to okoo 1% wszystkich aukcji w kategorii „Rolnictwo”. Najwicej wystawionych aukcji pochodzio z województw mazowieckiego (14% w danej kategorii), witokrzyskiego (10%), lubel-skiego (8%). Pozostae województwa miay wyrównany udzia w danej kategorii, waha-jcy si od 4 do 7% z wyjtkiem podlaskiego (1%).

Kategoria wyposaenie budynków inwentarskich (do dalszych opisów zastosowano skrót Wyp. bud.) zostaa w analizie przedstawiona cznie z kategori melioracja gleb (do dalszych opisów zastosowano skrót Melioracja), cznie na t kategori przypadao okoo 3% aukcji. Najwicej aukcji w tej kategorii (26%) wystawiono z woj. mazowieckiego, w dalszej kolejnoci znalazy si wielkopolskie (22%), podlaskie (10%) i kujawsko--pomorskie (7%). Pozostae województwa stanowiy udzia poniej 7%.

Kategoria hurt reprezentowana bya 158 aukcjami, co stanowio poniej 1% wszyst-kich aukcji. Z woj. mazowieckiego wystawiono okoo 22% aukcji z tej kategorii, 13% z wielkopolskiego, 12% kujawsko-pomorskiego, po 9% z ódzkiego i lskiego, 8% z dolnolskiego. Pozostae województwa nie przekroczyy 6%, a z woj. warmisko-ma-zurskiego nie byo ani jednej oferty w tej kategorii.

Kategoria odzie ochronna i BHP (do dalszych opisów zastosowano skrót BHP), re-prezentowana bya 191 aukcjami, co stanowio poniej 1% wszystkich aukcji. Najwicej aukcji w tej kategorii pochodzio z woj. podkarpackiego (19%), zachodniopomorskiego (17%), lskiego (15%), maopolskiego (14%), opolskiego i ódzkiego (po 9%). Pozo-stae województwa reprezentoway udzia tej kategorii poniej 4%, a z województw ku-jawsko-pomorskiego i witokrzyskiego nie zostaa wystawiona ani jedna aukcja w tej kategorii.

Na serwisie Allegro.pl w kadej gównej kategorii (lub nawet podkategorii) znajdu-je si grupa o nazwie pozostae. Tu sprzedajcy mog wystawia produkty, których nie mona zaklasy kowa do adnej z wyej wymienionych grup. W grupie aukcji „Rolnic-two”, kategoria ta liczya 873 aukcje, co stanowio ponad 3% wszystkich. Biorc pod uwag, i maszyny rolnicze stanowi okoo 91% (23 113 aukcji), jest to bardzo liczna (po maszynach rolniczych i wyposaeniu budynków inwentarskich z melioracj gleb – 889 aukcji) grupa.

Sumaryczna warto wszystkich aukcji w kategorii „Rolnictwo” na dzie przepro-wadzonego badania wynosia 501 343 tys. z (tab. 1). Z caej tej sumy 98% to warto maszyn rolniczych. Kategorie pozostae miay odpowiednio nastpujce udziay: pozo-stae (1%), wyposaenie budynków i melioracja (0,9%), inne kategorie nie

przekroczy-T

abela 1.

Liczba oraz suma wartoci aukcji w tys. z z podziaem na kategorie i województwa (stan na 22.02.2010)

T

able 1.

Number and total value of listings in thousands PLN divided by category and region (status on 22.02.2010)

Nr

Kategoria

województwo

Liczba aukcji

Suma wartoci aukcji w tys. z

Maszyny rolnicze

Nawozy

,

OR, Zw

W

yp. bud. _Meliora- cja

Hurt BHP Pozo- stae Razem Maszyny rolnicze Nawozy , OR, Zw W yp .bud. Meliora-cja Hurt BHP Pozo- stae Razem 1 Dolnolskie 1671 18 32 12 8 5 7 1798 52035 13,8 1 1 9,0 10,12 0,22 301,9 52480 2 Kujawsko-pomorskie 2366 16 58 19 0 9 6 2555 50099 2,6 501,8 4,00 0,00 771,9 51379 3 Lubelskie 1684 19 32 13 2 3 2 1782 35469 4,5 55,0 1,96 0,09 157,1 35688 4 Lubuskie 610 10 13 2 2 17 654 8889 0,9 159,2 0,00 0,08 1 13,7 9163 5  ódzkie 1950 16 52 15 17 43 2093 34674 0,9 269,1 4,69 1,43 133,3 35083 6 Maopolskie 1414 17 20 6 2 7 3 6 1520 32939 25,6 61,6 0,40 2,84 94,4 33124 7 Mazowieckie 3224 33 231 34 6 122 3650 64705 6,0 1639,7 5,20 0,13 569,1 66925 8 Opolskie 667 12 15 4 1 8 6 6 782 13643 8,2 43,1 0,13 1,61 682,1 14378 9 Podkarpackie 424 9 1 4 2 37 19 505 7077 1,6 22,9 0,17 3,24 73,5 7178 10 Podlaskie 1 109 3 9 0 1 1 2 6 1230 24304 0,5 1 1 9,5 0,35 0,13 1 10,6 24535 1 1 Pomorskie 957 1 1 23 9 4 38 1042 20189 9,9 149,1 0,50 0,44 204,3 20554 12 lskie 736 13 15 14 28 31 837 1 1607 1,7 51,6 4,36 1,1 1 38,4 1 1704 13 witokrzyskie 749 24 18 1 0 35 827 13481 1,5 147,8 0,01 0,00 141,6 13772 14 W armisko-mazurskie 501 17 53 0 3 40 614 9205 9,8 258,3 0,00 0,24 260,6 9733 15 W ielkopolskie 4447 17 194 21 6 193 4878 102403 1 1,4 618,4 4,86 0,46 1035,5 104074 16 Zachodniopomorskie 604 9 2 9 5 32 22 701 1 1317 40,3 1 1 6,4 0,46 1,91 96,0 1 1572 Suma 231 13 244 889 158 191 873 25468 492036 139,2 4332,5 37,21 13,94 4783,8 501343

ródo: Opracowanie wasne na podstawie

Allegro.pl.

Source: Own calculations based on

y (0,1%). Wartoci bezwzgldne z podziaem na kategorie i województwa przedstawia tabela 1.

Serwis Allegro.pl jest na bieco rozwijany, ma on specjalne forum powicone po-szczególnym kategoriom, gdzie wszelkie uwagi, w tym tworzenie lub czenie poszcze-gólnych, mog zosta zgoszone do administratorów serwisu.

Dalsze statystyki wielowymiarowe i przestrzenne zaprezentowane s za pomoc da-nych transformowada-nych wedug zasad przestawioda-nych w rozdziale „Materia i metody”. Rysunek 1a, b (górna cz) przedstawia porównanie wzgldnej liczby aukcji w poszcze-gólnych województwach. Poniewa liczba aukcji maszyn rolniczych stanowia okoo 90% wszystkich aukcji w kategorii „Rolnictwo”, na rysunku przedstawiono oddzielnie liczb wszystkich aukcji w porównaniu z maszynami rolniczymi (rys. 1a), a na kolejnym (rys. 1b) wzgldne porównanie pozostaych kategorii. Na przedstawionej mapie Polski mona zauway zrónicowanie ilociowe w obrbie województw pomidzy kategoria-mi oraz rónice pokategoria-midzy nikategoria-mi. Dodatkow informacj naniesion na map jest podzia uzyskany hierarchiczn analiz skupie z uyciem metody Warda (rys. 2). Oprócz po-dziau, który zosta dokonany arbitralnie na poziomie czterech grup, kierujc si zasad zwikszenia wartoci wizania podczas procesu aglomeracji, na dendrogramie moemy zaobserwowa wielkoci dystansów pomidzy poszczególnymi województwami. Podzia uzyskany w hierarchicznej analizie skupie zosta take przedstawiony na mapie Polski (rys. 1) w postaci wielokolorowego ta. Zastosowano 4 odcienie intensywnoci koloru ta, które odpowiada uzyskanemu podziaowi. W wyniku transformacji danych dotyczcych liczby aukcji w poszczególnych podkategoriach z podziaem na województwa uzyskano zmienne, które reprezentoway je w jednakowym zakresie.

Najjaniejsze to przypisane jest dla 5 województw (ódzkiego, witokrzyskiego, lu-belskiego, maopolskiego i podkarpackiego) poczonych w grup A (rys. 2). Regiony te s najbardziej do siebie podobne pod wzgldem liczby aukcji w przeliczeniu na pracuj-cych na roli. Jak mona zaobserwowa na mapie (rys. 1a, b), liczba wystawionych aukcji z tych województw bya najmniejsza, a pomidzy poszczególnymi kategoriami najmniej zrónicowana.

Kolejn grup o nieco ciemniejszym tle (rys. 1a, b) oznaczon jako B (rys. 2) s województwa lece w pónocno-wschodniej czci kraju (mazowieckie, podlaskie, war-misko-mazurskie). Charakteryzuj si one nieco wiksz liczb aukcji w przeliczeniu na pracujcych na roli w kategorii maszyny rolnicze oraz do du liczb w kategorii wyposaenie budynków inwentarskich i melioracja gleb. Widoczna jest take kategoria pozostaych produktów, która jest wyranie wysza od wczeniejszej opisywanej grupy oraz zrónicowana w danych województwach.

Trzeci stopie intensywnoci koloru ta mapy (rys. 1a, b), a tym samym województwa zaklasy kowane do grupy C (rys. 2), uwidacznia najwiksz liczb aukcji w przeliczeniu na pracujcych na roli w kategorii maszyny rolnicze, jednak pozostae kategorie produk-tów s reprezentowane w bardzo zrónicowanej iloci. Znalazy si w tej grupie woje-wództwa: pomorskie, kujawsko-pomorskie, wielkopolskie, lubuskie i dolnolskie.

Grupa czwarta D (rys. 2), oznaczona na mapie (rys. 1a, b) najciemniejszym tem, to województwa o redniej liczbie aukcji dotyczcych maszyn rolniczych, lecz cechuj je wysokie wartoci liczby aukcji w innych kategoriach. W zachodniopomorskim, opolskim

Wykorzystanie portalu Allegro w e-biznesie skierowanym do rolników 217

Oeconomia 9 (2) 2010

i lskim moemy zaobserwowa najwiksze wartoci liczby aukcji w przeliczeniu na pracujcych na roli w kategoriach BHP oraz pozostae.

Przypatrujc si dendrogramowi (rys. 2), gdzie do klasy kacji wzito transformowane dane o liczbach aukcji z podziaem na kategorie, moemy zauway, i najmniejsze odle-goci, a tym samym najwiksze podobiestwo dotyczy grupy województw oznaczonych jako A. S to regiony najbardziej zblione pod wzgldem liczby aukcji w poszczególnych kategoriach. W pozostaych grupach nie obserwujemy a tak wielkiego podobiestwa, cho jest ono wyranie zaznaczone, a podzia na 4 grupy wydaje si w peni uzasadniony.

Nawozy, OR, Zw

Nawozy, OR, Zw

Rys. 1. Liczba oraz suma wartoci aukcji w przeliczeniu na pracujcych na roli w poszczegól-nych województwach

Fig. 1. Number and total value of the auctions per agriculture workers in the provinces ródo: Badania wasne.

Gdyby lini podziau przesunito w praw stron tak, aby uzyska podzia na 2 grupy, województwa wyranie podzieliyby si na pooone na wschodzie Polski (grupa A i B) oraz na zachodzie (grupa C i D).

Analizujc dodatkowo sum wartoci aukcji w przeliczeniu na pracujcych na roli, uzyskano dalej idce rónice, ni te wynikajce z analiz opartych na liczbie aukcji w przeliczeniu na pracujcych na roli (rys. 1c, d). Zastosowana procedura przeliczenia wartoci sumarycznej aukcji na pracujcego na roli pozwolia wzgldnie porówna ba-dane województwa. Warto sprzeday w niektórych kategoriach jest tak maa, e w po-równaniu wzgldnym niektóre kategorie w czci województw s prawie niewidoczne. Dokonan analiz skupie dla województw reprezentowanych przez sumaryczne warto-ci sprzeday w badanych kategoriach przedstawia rysunek 3.

Grupa województw oznaczonych najjaniejszym tem (wydzielona grupa A – rysu-nek 3) charakteryzuje si najniszymi wartociami aukcji. Wartoci sumaryczne maszyn rolniczych s tam najnisze, a wartoci aukcji innych w innych kategoriach s bliskie 0. Do grupy tej w stosunku do wczeniejszej analizy doczyo woj. podlaskie, które charak-teryzowao si du liczb aukcji z kategorii wyposaenie budynków i melioracja gleb. Jednak biorc do analizy sum wartoci aukcji w przeliczeniu na pracujcych na roli, kategoria ta charakteryzowaa si stosunkowo bardzo ma wartoci.

Rys. 2. Dendrogram obrazujcy podzia województw na 4 grupy na podstawie liczby aukcji w przeliczeniu na pracujcych na roli

Fig. 2. Dendrogram presenting the division of provinces into 4 groups according to the number of auctions per agriculture workers

ródo: Badania wasne. Source: Own research.

Wykorzystanie portalu Allegro w e-biznesie skierowanym do rolników 219

Oeconomia 9 (2) 2010

Grupa województw oznaczona liter B (rys. 3), o nieco ciemniejszym tle (rys. 1c, d) w porównaniu do wczeniej omawianej grupy, charakteryzowaa si do du wartoci sprzeday maszyn rolniczych oraz zrónicowaniami w obrbie grupy. Inne kategorie w tej grupie s wyranie zrónicowane pod wzgldem wartoci i w wikszoci reprezen-towane przez wyposaenie budynków inwentarskich oraz melioracj gleb. W grupie tej w stosunku do analizy opartej na liczbie aukcji w przeliczeniu na pracujcych na roli ode-szo województwo podlaskie, a doszy województwa pomorskie, kujawsko-pomorskie, wielkopolskie i lubuskie.

Grupa C reprezentowana jest przez tylko jedno woj., tj. dolnolskie. W tym regionie przypadaa najwysza suma wartoci aukcji w przeliczeniu na pracujcego na roli w ka-tegorii maszyny rolnicze.

Czwart grup D (rys. 3) stanowi województwa zachodniopomorskie i opolskie oznaczone najciemniejszym tem (rys. 1c, d), z nich wystawiano na porównywaln su-maryczn warto maszyny rolnicze. Województwo opolskie dodatkowo charakteryzuje si najwysz wartoci w kategorii pozostae.

Dokonan analiz skupie dla województw reprezentowanych przez sumaryczne wartoci sprzeday w badanych kategoriach przedstawia rysunek 3. Podzia róni si od uzyskanego na podstawie liczby aukcji. Najmniejsze odlegoci cechuj grup oznaczon liter A. Grupa ta powikszya si o województwo podlaskie i lskie. Aukcje wystawione

Rys. 3. Dendrogram obrazujcy podzia województw na 4 grupy na podstawie sumarycznej war-toci aukcji w przeliczeniu na pracujcych na roli

Fig. 3. Dendrogram presenting the division of provinces into 4 groups according to the total value of the auctions per agriculture workers

ródo: Badania wasne. Source: Own research.

z tych województw nalecych do grupy A cechuj si niskimi sumarycznymi warto-ciami. Z dendrogramu moemy odczyta, i województwa przyczone w kocowych cyklach aglomeracji cechuje znaczna rónica odlegoci wielocechowej. Do najbardziej rónych (odlegych) nale grupy C (dolnolskie) i D (opolskie i zachodniopomorskie). Przesuwajc lini podziau w lew stron, uzyskalibymy podzia na 5 grup, co doprowa-dzioby do rozbicia grupy D na dwie skadajce si z pojedynczych regionów.

DYSKUSJA

Jak podaje GUS [2008], Polacy w 2008 roku wydali 4,5 mld z na zakupy w sieci Internet. Dlatego te celem opracowania bya próba oszacowania i zobrazowania rynku sprzeday internetowych obecnych na serwisie Allegro, którego odbiorcami s rolnicy. Jest to zagadnienie wane, tym bardziej e w Polsce wykluczeniem cyfrowym zagroeni s przede wszystkim mieszkacy terenów wiejskich ze wzgldu na brak odpowiedniej infrastruktury telekomunikacyjnej, niski stopie komputeryzacji, zwaszcza z dostpem do Internetu, oraz ograniczenia wynikajce z braku wiedzy lub przekona o korzyciach zwizanych z posugiwaniem si technologiami informacyjnymi.

Wedug bada GUS [2008], a 61,% rolników korzystajcych z Internetu jako gów-ny cel podaje wyszukiwanie informacji o towarach i usugach. W 2008 roku cznie na towary i usugi zakupione przez Internet wydali kwot 72 mln zotych. Jest to zaledwie 1,6% kwoty sprzeday e-commerce w Polsce. Poniewa jednak udzia korzystajcych z Internetu wród mieszkaców wsi co roku wzrasta, dlatego przedsibiorcy równie t drog oferuj swoje towary rolnikom. Tym bardziej e jak informuje GUS [2008], czne przychody polskich przedsibiorstw ze sprzeday poprzez stron internetow lub automatyczn wymian danych (przez Internet i inne sieci) wynosiy w 2007 roku okoo 194,5 mld z. W porównaniu do najbardziej rozwinitych rynków zagranicznych (Wielka Brytania, USA) szacuje si, e nasz krajowy rynek ma jeszcze spory potencja wzrostu.

Szeroka de nicja e-commerce uwzgldnia take sprzeda internetow, gdzie poszuki-wanie produktu odbywa si on-line, a zakupu dokonuje si w sposób tradycyjny (off-line) [Internet Standard 2009]. Uwzgldniajc powyszy schemat, podzia badanych aukcji na regiony jest uzasadniony, biorc pod uwag, i ponad 90% przeanalizowanych aukcji dotyczyo maszyn rolniczych, które w znacznej mierze pochodziy z rynku wtórnego, co wymagao przed zakupem dodatkowego ogldu. Serwis Allego.pl moe by wstpnym ogniwem dokonywania transakcji, gdzie rolnicy wyszukuj najbardziej odpowiednie ma-szyny, a zakupów dokonuj poza sieci i serwisem aukcyjnym.

Zaoenie, e rozmieszczenie regionalne rm dziaajcych na serwisie Allegro jest zblione do poziomu produktu krajowego brutto [GUS 2009b] w poszczególnych województwach, sprawdza si dobrze dla województw o najniszym poziomie PKB w porównaniu do województw o najniszej liczbie aukcji w przeliczeniu na pracujcych na roli. S to regiony, które pod wzgldem innych wspóczynników infrastrukturalnych wyposaenia w technologie informacyjno-telekomunikacyjne wypadaj nie najlepiej [GUS 2008]. Analiza ogólnej liczby aukcji w pozostaych regionach nie pozwolia na zaobserwowanie podobnych zbienoci z PKB. Podobna analiza wykonana na podstawie sumy wartoci aukcji potwierdzia zbieno podziau regionów do grupy o najniszych

Wykorzystanie portalu Allegro w e-biznesie skierowanym do rolników 221

Oeconomia 9 (2) 2010

wartociach z najniszymi wartociami PKB. Przynaleno do tej grupy województwa lskiego sugeruje, i nie na kadym poziomie wartoci PKB moemy szuka powiza z rolnictwem. Specy ka tego województwa pod wzgldem liczby osób zatrudnionych w rolnictwie (3,3%) wymaga zastosowania innych wskaników.

Wykorzystanie e-sprzeday kierowanej do rolników jest niezaprzeczalnym faktem. Rozwój bdzie nastpowa z roku na rok wraz z rozwojem dostpu do sieci i zmian pokoleniow. E-commerce to przyszo nie tylko dla przedsibiorców kierujcych swoje oferty do rolników, ale równie dla samych rolników. Wprawdzie obecnie na serwisie Allegro pody rolne wystpuj w podkategorii hurt, jednak jak pokazuj dowiadczenia innych krajów, równie tak drog mona skutecznie zbywa towary rolnicze. wiato-we dane dotyczce zastosowania e-commerce w agrobiznesie wydaj si potwierdza t tez. Okoo 100 tys. farmerów korzystao z usug amerykaskiego Farmbid.com, 18 tys. rolników byo zarejestrowanych na brytyjskiej stronie z brany rolnej FOL Agriculture [Strzbicki 2007].

WNIOSKI

1. Zastosowana analiza skupie danych transformowanych pozwolia na wydzielenie czterech grup jednorodnych pod wzgldem wielocechowym.

2. Uzyskana dziki analizie skupie grupa regionów A w oparciu o liczb i warto sumaryczn aukcji, z wyjtkiem województwa lskiego, jest zgodna z najniszymi war-tociami PKB w poszczególnych województwach.

3. Oferta serwisu Allegro skierowana do rolników jest zdominowana przez maszyny rolnicze (91% ich liczby i 98% wartoci), róni si równie w zalenoci od wojewódz-twa zarówno wartoci oferowanego asortymentu, jak równie poszczególnym jego zró-nicowaniem.

4. Najbardziej wyróniajcym si województwem pod wzgldem wartoci aukcji byo wielkopolskie, z którego oferowane produkty stanowiy 21%, wszystkich aukcji.

5. Serwis Allegro jest elementem e-biznesu nie tylko poprzez e-commerce w rozumie-niu wskim (sprzeda on-line), ale równie szerokim, suc do poszukiwania i porówny-wania oferowanych produktów.

PIMIENNICTWO

Doligalski T., 2009. Spoeczne uwarunkowania marketingu w Internecie i e-biznesu. [w:] E- men-tor 1(28) z 6 lutego 2009.

Flis R., 2009. Perspektywy rozwoju e-biznesu. [w:] Raport o stanie sektora maych i rednich przedsibiorstw w Polsce w latach 2007–2008. Wydawnictwo Naukowe Instytutu Tech-nologii Eksploatacji – BIP, Radom, 72–78.

Gemius, 2010a. Polski Internet w 20 liczbach – podsumowanie 2009 roku (cz. I). Gemius, 2010b. Polski Internet w 20 liczbach – podsumowanie 2009 roku (cz. II). Gemius, 2009. Polski Internet 2008/2009. Gemius, Warszawa.

GUS, 2008. Wykorzystanie technologii informacyjno-telekomunikacyjnych w przedsibiorstwach, gospodarstwach domowych i przez osoby prywatne w 2008 r. Warszawa.

GUS, 2009b. Rocznik Statystyczny Województw 2009, Warszawa.

Internet Standard, 2009. E-commerce 2009. Raport III, edycja wrzesie 2009. Kukua K., 2000. Metoda unitaryzacji zerowej. PWN, Warszawa.

Nojszewski D., 2004. Biznes elektroniczny – czyli jak? [w:] E-mentor 1(3)/2004 z 16 lutego 2004 r., 30–33.

Strzbicki D., 2007. Bariery rozwoju e-commerce w agrobiznesie. Roczniki Naukowe SERiA, tom IX, zeszyt 3.

Surówka A., 2008. Badanie zrónicowania województw pod wzgldem innowacyjnoci za pomoc wybranych metod taksonomicznych. [w:] Dziechciarz J., Ekonometria 20. Zastosowania metod ilociowych. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocawiu, Nr 1195, 150–161.

Wojnar J., Cichocka I., 2008. Klasy kacja województw wedug ich konkurencyjnoci przy wy-korzystaniu wybranych narzdzi analizy skupie. Roczniki Naukowe SERiA, tom XI, zeszyt 2, 278–284.

USE OF ALLEGRO WEBSITE IN E-BUSINESS ADDRESSED TO FARMERS Abstract. The article estimates the volume of products supply and shows the regional va-riation of e-commerce addressed to farmers by Allegro.pl auction portal. In order to deter-mine the multi-characteristic similarity between regions of Poland, a multi-dimensional cluster analysis was conducted, grouping the regions according to the amount and the value of products listed in various subcategories. Products in the various subcategories showed signi cant diversity, depending on the region and regarding assortment’s value and its in-dividual variety as well.

Key words: e-commerce, farmers, Allegro.pl, regions