A Model of Firm Growth Expectations for a Low-Tech Service Provider: The Case of Landscape and Lawn Care Services

• Autorzy: Camilo Sarmiento , Wojciech J. Florkowski

Warianty tytułu

Oczekiwany rozwój przedsiębiorstw o niskim zapotrzebowaniu na technikę na przykładzie usług w zakresie pielęgnacji trawników i środowiska

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The empirical analysis of the lawn care and landscape manager expectations about the firm's revenue growth and accounts for firm's location modeling tis presented. Using the survey data the paper quantifies macro-and micro- economic of non-parametric elements and spatial correlation. (original abstract)

Analiza empiryczna skupia się na oczekiwaniach menadżera dotyczących wzrostu dochodów firmy świadczącej usługi malej architektury i bierze pod uwagę umiejscowienie firmy, na podstawie danych ankietowych model kwantyfikuje czynniki poziomu mikro i makro, które tłumaczą oczekiwania dotyczące przyszłych dochodów firm. Wyniki wskazują na znaczenie, zarówno elementów nieparametrycznych, jak i korelacji przestrzennej. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Questionnaire survey; Spatial autocorrelation; Spatial analysis; Data analysis

PL

Badania ankietowe; Autokorelacja przestrzenna; Analiza przestrzenna; Analiza danych

• Czasopismo: Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu
• Rocznik: 2010
• Tom: 12
• Numer: z. 6
• Strony: 156--162

Twórcy

autor

Camilo Sarmiento

• University of Georgia, USA

autor

Wojciech J. Florkowski

• University of Georgia, USA

Bibliografia

• Chen J-H., Williams M. 1999: The determinants of business failures in the us low technology and high-technology industries. Applied Economics, no. 31, p. 563-1551.
• Dubin R. 1999: Spatial autocorrelation techniques for real estate data. Journal of Real Estate Literature, no. 7. p. 79-95.
• Feser E.J. 2001: A flexible test for agglomeration economies in two us manufacturing industries. Regional Science and Urban Economics, no. 31. p. 1-19.
• Gonzalo P.L. 1993: A consistent model specification test for nonparametric estimations of regression function models. Econometric Theory, no. 9, p. 77-451.
• Hardle W., Hall P., Marron J.S. 1998: How far are automatically chosen regression smoothing parameters from their optimum. Journal of American Statistical Association, no. 83, p. 86-101.
• Henderson J.V. 1986: Efficiency of resource usage and city size. Journal of Urban Economics, no. 19, p. 47-70.
• Honjo Y. 2004: Growth of new start-up firms: Evidence from the Japanese manufacturing industry. Applied Economics, no. 36, p. 55-343.
• Kelejian H., Robinson D. 1995: Spatial correlation: a suggested alternative to the autocorrelation model. [w:] In new directions in spatial econometrics (eds. L. Anselin, J.G.M. Florax). New York, Springer Verlag.
• Moomaw R.L. 1988: Agglomeration economies: localization or urbanization? Urban Studies, no. 25, p. 61-150.
• Nakamura R. 1985: Agglomeration economies in urban manufacturing industries: a case of Japanese cities. Journal of Urban Economics, no. 17. p. 24-108.
• National gardening association survey 1998-1999. The National Gardening Association. Burlington, Inc.
• Pagan A., Ullah A. 1999: Nonparametric econometrics. Cambridge University Press. Cambridge.
• Rice J. 1984: Bandwidth choice for nonparametric regression. Annual Statistics, no. 12, p. 230-1215.
• Robinson P.M. 1988: Root N consistent parametric regression. Econometrica. no. 56, p. 54-931.
• Silverman B.W. 1986: Density estimation for statistics and data analysis. New York. Chapman and Hall.
• Statistical abstract of the Untied States 2001: U.S. Department of Commerce. Washington. D.C.