Czasopismo
Tytuł artykułu
Warianty tytułu
Proximity and Its Importance for Cooperation in a Tourist Region - Complementary Use of Social Network Analysis and Agglomeration Theory
Języki publikacji
Abstrakty
Cel. Ocena znaczenia przestrzennej bliskości dla podejmowania współpracy gospodarczej w regionie turystycznym.
Metoda. Połączono analizę efektów aglomeracji (ang. agglomeration economies) z podejściem sieciowym (tj. analizą sieci społecznych - Social Network Analysis). Wykorzystano metodę studium przypadku w postaci współpracy różnych podmiotów (aktorów) w pięciu gminach turystycznych tworzących porozumienie "Beskidzka Piątka". Przeprowadzono wywiady półstrukturyzowane z 225 podmiotami wybranymi w doborze celowym. Dodatkowo, wykorzystując odpowiednie oprogramowanie, na podstawie adresu pocztowego pozyskano dane na temat współrzędnych GPS lokalizacji badanych podmiotów. Aby przeanalizować dane, wykorzystano niektóre parametry analizy sieciowej (tj. stopień centralności in-degree oraz out-degree) oraz wielowymiarową analizę danych. W szczególności użyto metody regresji logistycznej, tj. przeprowadzono binarne oraz wielomianowe regresje logitowe w celu określenia znaczenia bliskości przestrzennej dla podejmowania oraz intensywności współpracy w regionie turystycznym. Ponadto wyznaczono statystykę lokalną Morana Ii w celu pomiaru występowania i kierunku autokorelacji przestrzennej (miernik współzależności przestrzennej w ramach Local Indicators of Spatial Associations, LISA). W pracy zastosowano także techniki wizualizacji.
Wyniki. Badania wykazały, że bliskość przestrzenna jest ważnym czynnikiem wpływającym na współpracę w regionie turystycznym, ponieważ zwiększa prawdopodobieństwo podjęcia współpracy, choć związek ten nie jest liniowy.
Ograniczenia badań i wnioskowania. Badaniem nie objęto wszystkich podmiotów z regionu, lecz jedynie tzw. kluczowych aktorów w sieci. Wybrany do badań region jest na tyle specyficzny, że uzyskanych wyników nie można uznać za reprezentatywne dla innych regionów w Polsce czy na świecie. Ponadto analizowano współpracę bez podziału na jej różne formy, które mogą również determinować uzyskane wyniki.
Implikacje praktyczne. Przedsiębiorcy chcący uzyskać korzyści ekonomiczne płynące ze współpracy, powinni brać pod uwagę lokalizację oraz przestrzenny układ powiązań potencjalnych partnerów tej współpracy, uwzględniając przy tym różne jej formy. Ponadto, stymulując współpracę między przedsiębiorcami, władze samorządowe powinny wziąć pod uwagę ich usytuowanie w regionie turystycznym oraz wynikającą z tego strukturę przestrzenną i funkcjonalną powiązań między podmiotami, co może determinować zakres, intensywność i stopień efektywności podjętej współpracy.
Oryginalność pracy. Aby pokazać znaczenie bliskości geograficznej dla podejmowania i intensywności współpracy w regionie turystycznym, po raz pierwszy połączono analizę efektów aglomeracji oraz sieci społecznych.
Rodzaj pracy: Artykuł prezentujący wyniki badań empirycznych. (abstrakt oryginalny)
Metoda. Połączono analizę efektów aglomeracji (ang. agglomeration economies) z podejściem sieciowym (tj. analizą sieci społecznych - Social Network Analysis). Wykorzystano metodę studium przypadku w postaci współpracy różnych podmiotów (aktorów) w pięciu gminach turystycznych tworzących porozumienie "Beskidzka Piątka". Przeprowadzono wywiady półstrukturyzowane z 225 podmiotami wybranymi w doborze celowym. Dodatkowo, wykorzystując odpowiednie oprogramowanie, na podstawie adresu pocztowego pozyskano dane na temat współrzędnych GPS lokalizacji badanych podmiotów. Aby przeanalizować dane, wykorzystano niektóre parametry analizy sieciowej (tj. stopień centralności in-degree oraz out-degree) oraz wielowymiarową analizę danych. W szczególności użyto metody regresji logistycznej, tj. przeprowadzono binarne oraz wielomianowe regresje logitowe w celu określenia znaczenia bliskości przestrzennej dla podejmowania oraz intensywności współpracy w regionie turystycznym. Ponadto wyznaczono statystykę lokalną Morana Ii w celu pomiaru występowania i kierunku autokorelacji przestrzennej (miernik współzależności przestrzennej w ramach Local Indicators of Spatial Associations, LISA). W pracy zastosowano także techniki wizualizacji.
Wyniki. Badania wykazały, że bliskość przestrzenna jest ważnym czynnikiem wpływającym na współpracę w regionie turystycznym, ponieważ zwiększa prawdopodobieństwo podjęcia współpracy, choć związek ten nie jest liniowy.
Ograniczenia badań i wnioskowania. Badaniem nie objęto wszystkich podmiotów z regionu, lecz jedynie tzw. kluczowych aktorów w sieci. Wybrany do badań region jest na tyle specyficzny, że uzyskanych wyników nie można uznać za reprezentatywne dla innych regionów w Polsce czy na świecie. Ponadto analizowano współpracę bez podziału na jej różne formy, które mogą również determinować uzyskane wyniki.
Implikacje praktyczne. Przedsiębiorcy chcący uzyskać korzyści ekonomiczne płynące ze współpracy, powinni brać pod uwagę lokalizację oraz przestrzenny układ powiązań potencjalnych partnerów tej współpracy, uwzględniając przy tym różne jej formy. Ponadto, stymulując współpracę między przedsiębiorcami, władze samorządowe powinny wziąć pod uwagę ich usytuowanie w regionie turystycznym oraz wynikającą z tego strukturę przestrzenną i funkcjonalną powiązań między podmiotami, co może determinować zakres, intensywność i stopień efektywności podjętej współpracy.
Oryginalność pracy. Aby pokazać znaczenie bliskości geograficznej dla podejmowania i intensywności współpracy w regionie turystycznym, po raz pierwszy połączono analizę efektów aglomeracji oraz sieci społecznych.
Rodzaj pracy: Artykuł prezentujący wyniki badań empirycznych. (abstrakt oryginalny)
Purpose. Evaluation of the importance of spatial proximity for undertaking business cooperation in a tourist region.
Method. Agglomeration economy analysis was combined with the network approach (i.e. Social Network Analysis). The method of case study was used - cooperation between various entities (actors) in five tourist municipalities united in the "Beskid Five" agreement. Semi-structured interviews were conducted with 225 entities selected in purposeful sampling. Additionally, using the appropriate software, based on postal address and data on GPS coordinates of the location of the interviewed entities, were obtained. To analyse the data, some parameters of network analysis were used (i.e. the degree centrality - i.e. in-out and out-degree) and multidimensional data analysis. In particular, the logistic regression method was used, i.e. binary logic regressions were carried out in order to determine the significance of spatial proximity for undertaking cooperation and its intensity in a tourist region. In addition, Moran Ii local statistics were determined in order to measure the occurrence and direction of spatial autocorrelation (spatial correlation coefficient within Local Indicators of Spatial Associations, LISA). Visualisation techniques were also implemented in the work.
Findings. In the research, it has been shown that spatial proximity is an important factor affecting cooperation in a tourist region, because it increases the likelihood of cooperation, although this relationship is not linear.
Research and conclusion limitations. The study did not cover all entities from the region, but only the so-called key actors in a network. The region selected for research is so specific that the obtained results cannot be considered as representative for other regions in Poland or in the world. In addition, cooperation was analysed without division into various forms, which may also have influence on the obtained results.
Practical implications. Entrepreneurs wishing to gain economic benefits regarding cooperation should consider the location and spatial arrangement of connections between potential partners of this cooperation, taking its various forms into account. In addition, by stimulating cooperation between entrepreneurs, local authorities should look at their (municipality office) location in the tourist region and the resulting spatial and functional structure of links between entities, which may determine the scope, intensity and level of effectiveness of the cooperation undertaken.
Originality. To show the importance of geographic proximity with reference to intensity of cooperation in a tourist region, analysis of the agglomeration economies and social networks was combined for the first time.
Type of paper: An article presenting the results of empirical research. (original abstract)
Method. Agglomeration economy analysis was combined with the network approach (i.e. Social Network Analysis). The method of case study was used - cooperation between various entities (actors) in five tourist municipalities united in the "Beskid Five" agreement. Semi-structured interviews were conducted with 225 entities selected in purposeful sampling. Additionally, using the appropriate software, based on postal address and data on GPS coordinates of the location of the interviewed entities, were obtained. To analyse the data, some parameters of network analysis were used (i.e. the degree centrality - i.e. in-out and out-degree) and multidimensional data analysis. In particular, the logistic regression method was used, i.e. binary logic regressions were carried out in order to determine the significance of spatial proximity for undertaking cooperation and its intensity in a tourist region. In addition, Moran Ii local statistics were determined in order to measure the occurrence and direction of spatial autocorrelation (spatial correlation coefficient within Local Indicators of Spatial Associations, LISA). Visualisation techniques were also implemented in the work.
Findings. In the research, it has been shown that spatial proximity is an important factor affecting cooperation in a tourist region, because it increases the likelihood of cooperation, although this relationship is not linear.
Research and conclusion limitations. The study did not cover all entities from the region, but only the so-called key actors in a network. The region selected for research is so specific that the obtained results cannot be considered as representative for other regions in Poland or in the world. In addition, cooperation was analysed without division into various forms, which may also have influence on the obtained results.
Practical implications. Entrepreneurs wishing to gain economic benefits regarding cooperation should consider the location and spatial arrangement of connections between potential partners of this cooperation, taking its various forms into account. In addition, by stimulating cooperation between entrepreneurs, local authorities should look at their (municipality office) location in the tourist region and the resulting spatial and functional structure of links between entities, which may determine the scope, intensity and level of effectiveness of the cooperation undertaken.
Originality. To show the importance of geographic proximity with reference to intensity of cooperation in a tourist region, analysis of the agglomeration economies and social networks was combined for the first time.
Type of paper: An article presenting the results of empirical research. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
103--128
Opis fizyczny
Twórcy
- Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
autor
- Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Bibliografia
- Baggio R. (2006), Complex Systems, Information Technologies and Tourism: A Network Point of View, "Information Technology and Tourism", Vol. 8(1), s. 682-695.
- Baggio R. (2007), The Web Graph of a Tourism System, "Physica A", Vol. 379(2), s. 727-734.
- Baggio R., Scott N., Cooper C. (2010), Network Science: A Review Focused on Tourism, "Annals of Tourism Research", Vol. 37(3), s. 802-827.
- Baggio R., Scott N., Wang Z. (2007), What Network Analysis of the WWW Can Tell Us about the Organisation of Tourism Destinations, Proceedings of CAUTHE 2007, Sydney, Australia, 11-14, February
- Baggio R. (2017), Network science and tourism-the state of the art. "Tourism Review", Vol. 72 (1), s. 120-131.
- Balland P.-A., Boschma R. and Frenken K. (2013), Proximity and innovation networks: an evolutionary approach, [w:] Cooke, P., ed., Re-framing Regional Development: Evolution, Innovation and Transition. Routledge, New York, NY , s. 186-200.
- Balland P.-A., Boschma R., and Frenken K. (2015), Proximity and Innovation: From Statics to Dynamics, Regional Studies, Vol. 49(6), s. 907-920.
- Baum J.A.C, Haveman H.A. (1997), Love by neighbor? Differentiation and agglomeration in the Manhattan hotel industry, 1898-1990, "Administrative Science Quarterly", Vol. 42, s. 304-338.
- Beaudry C. and Schiffauerova A. (2009), Who's right, Marshall or Jacobs? The localization versus urbanization debate, "Research Policy", Vol. 38, s. 318-337.
- Björk P., Virtanen H. (2005), What Tourism Project Managers Need to Know about Co-Operation Facilitators, "Scandinavian Journal of Hospitality and Tourism", Vol. 5(3), s. 212-230.
- Boschma R.A. (2005), Proximity and innovation: a critical assessment, "Regional Studies", Vol. 39, s. 61-74.
- Butler R.W., and Weidenfeld, A. (2012), Cooperation and Competition During the Resort Lifecycle, "Tourism Recreation Research", Vol. 37(1), s. 15-26.
- Carrincazeaux C., Lung Y and Vicente J. (2008), The scientific trajectory of the French school of proximity: interaction- and institution-based approaches to regional innovation systems, "European Planning Studies", Vol. 16, s. 617-628.
- Coviello N.E. (2005), Integrating Qualitative and Quantitative Techniques in Network Analysis, "Qualitative Market Research", Vol. 8(1), s. 39-60.
- Crotts, J., Buhalis, D., and March R., eds. (2000), Global Managing alliances in the Tourism and Hospitality Management, The Haworth Press, New York.
- Czernek K. (2013), Determinants of cooperation in a tourist region, "Annals of Tourism Research", Vol. 40, s. 83-104, http://dx.doi.org/10.1016/j.annals. 2012.09.003.
- Czernek K. (2014), The Role of Social Embeddedness in Tourist Region Cooperation, "European Journal of Tourism and Hospitality Research", Vol. 5(2), s. 61-81.
- Czernek-Marszałek K. (2018), Cooperation evaluation with the use of network analysis, "Annals of Tourism Research", Vol. 72, s. 126-139.
- Czernek-Marszałek K. (2019), Applying mixed methods in social network research- The case of cooperation in a Polish tourist destination, "Journal of Destination Marketing & Management", Vol. 11, s. 40-52.
- Freeman L.C. (2004), The Development of Social Network Analysis: A Study in the Sociology of Science, Empirical Press, Vancouver.
- Fujita M. and Thisse J.-F. (2002), Economics of Agglomeration, Cambridge University Press, Cambridge.
- Fyall A. and Garrod B. (2005), Tourism Marketing: A Collaborative Approach, Channel View Publications, Clevedon.
- Go, F., Williams, A. (1993), Competing and cooperating in the changing tourism channel system, "Journal of Travel and Tourism Marketing", Vol. 2(2/3), s. 229-248.
- Granovetter, M. (1985), Economic action and social structure: The problem of embeddedness, "American Journal of Sociology", Vol. 91(3), s. 481-510.
- Hall, C.M. (2005), Tourism: Rethinking the Social Science of Mobility. Harlow: Pearson Education.
- Havness P., Senneseth K. (2001), A Panel Study of Firm Growth among SMEs in Networks, "Small Business Economics", Vol. 16(4), s. 293-310.
- Hjalager A.M. (2000), Tourism Destinations and the Concept of Industrial Districts, "Tourism and hospitality research", Vol. 2(3), s. 199-213.
- Hoover E. (1936), Location theory and the shoe and leather industries. Cambridge, MA: Harvard University Press.
- Jackson J. and Murphy P. (2006), Clusters in regional tourism. An Australian case, "Annals of Tourism Research", Vol. 33, s. 1018-1035.
- Jacobs J. (1969). The economy of cities. New York: Random House.
- Krugman P. (1991), Increasing returns and economic geography, "Journal of Political Economy", Vol. 99(3), s. 483-499.
- Lemmetyinen A., Go F.M. (2009), The key capabilities required for managing tourism business networks, "Tourism Management", 30(1), s. 31-40.
- Lovelock Ch.H. (2001), Services Marketing. People, Technology, Strategy, 4th ed., Prentice Hall, Upper Saddle River.
- Majewska J. (2016), Produktywność hoteli w aglomeracji przestrzennej - pomiar efektów "rozlewania się" (spillover) z wykorzystaniem statystyk autokorelacji przestrzennej, [w:] Appenzeller W.D., red., Matematyka i informatyka na usługach ekonomii. Wybrane problemy modelowania i prognozowania zjawisk gospodarczych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu (UEP), s. 75-86.
- Marshall A. (1920), Principles of economics, London: Macmillian.
- Merinero-Rodríguez R. & Pulido-Fernández J. I. (2016), Analysing relationships in tourism: A review, "Tourism Management", Vol. 54, s. 122-135.
- Michael E.J. (2003), Tourism micro-clusters, "Tourism Economics", Vol. 9(2), s. 133-145.
- Morrison A., Lynch P., Johns N. (2004), International Tourism Networks, "International Journal of Contemporary Hospitality Management", Vol. 16(3), s. 197-202.
- Nohria N., Eccles R.G. (1992), Networks and Organizations: Structure, Form and Action, Harvard Business School Press, Harvard.
- Nordin, S. (2003), Tourism clustering & innovation. European Tourism Research Institute, Sweden: Mid-Sweden University.
- O'Donnell A., Gilmore A., Cummins D., Carson D. (2001), The Network Construct in Entrepreneurship Research: A Review and Critique, "Management Decision", Vol. 39(9), s. 749-760.
- Ohlin, B. (1933), Interregional and international trade, Cambridge: Harvard University Press.
- Page, S. J, (2003), Tourism management: Managing for change, Butterworth Heinemann, Oxford.
- Palmer A., Bejou D. (1995), Tourism destination marketing alliances, "Annals of Tourism Research", Vol. 22(3), s. 616-629.
- Parkhe A., Wasserman S., Ralston D.A. (2006), New Frontiers in Network Theory Development, "The Academy of Management Review", Vol. 31(3), s. 560-568.
- Pavlovich, K. (2003), The evolution and transformation of a tourism destination network: the Waitomo Caves, New Zeland, "Tourism Management", Vol. 24, s. 203-216.
- Pechlaner H., Abfalter D., Raich F. (2002), Cross-Border Destination Management Systems in the Alpine Region-The Role of Knowledge Networks on the Example of AlpNet, "Journal of Quality Assurance in Hospitality & Tourism", Vol. 3(3/4), s. 89-107.
- Pforr C. (2005), Three Lenses of Analysis for the Study of Tourism Public Policy: A Case from Northern Australia, "Current Issues in Tourism", Vol. 8(4), s. 323-343.
- Prager J-C. & Thisse J-F. (2012), Economic geography and the unequal development of regions, Routledge, London and New York.
- Racherla P., Hu C. (2010), A Social Network Perspective of Tourism Research Collaborations, "Annals of Tourism Research", Vol. 37(4), s. 1012-1034.
- Scott J.C. (1991), Social Network Analysis: A Handbook, Sage Publications, London.
- Scott N., Cooper C., Baggio R. (2007), Use of Network Analysis in Tourism Research, Conceptual paper, Advances in Tourism Marketing Conference (ATMC), Valencia, Spain, 10-12 September.
- Selin S. (1993), Collaborative Alliances: New Interorganisational Forms in Tourism, "Journal of Travel and Tourism Marketing", Vol. 2(2/3), s. 219-227.
- Selin S., Beason K. (1991), Interorganizational Relations in Tourism, "Annals of Tourism Research", Vol. 18(4), s. 639-652.
- Shaw G. and Williams A.M. (2009), Knowledge Transfer and Management in Tourism Organisations: an emerging research agenda, "Tourism Management", Vol. 30(3), s. 325-335.
- Shih H. (2006), Network characteristics of drive tourism destinations: An application of network analysis in tourism, "Tourism Management", vol. 27 (5), s. 1029-1039.
- Sørensen, F. (2007), The geographies of social networks and innovation in tourism, "Tourism Geographies", Vol. 9(1), s. 22-48.
- Stokes R. (2006), Network-Based Strategy Making for Events Tourism, "European Journal of Marketing", Vol. 40(5/6), s. 682-695.
- Tichy N., Tushman M., Fombrun C. (1979), Social Network Analysis for Organizations, "Academy of Management Review", Vol. 4(4), s. 507-520.
- Torre, A. and Rallet A. (2005), Proximity and localization, "Regional Studies", Vol. 39, s. 47- 59. Online: http://dx.doi.org/10.1080/00343400520 00320842.
- Tremblay P. (2000), An evolutionary interpretation of the role of collaborative partnerships in sustainable tourism, [w:] Bramwell B., & Lane J., eds, Tourism collaboration and partnership: Politics, practice and sustainability, Clevedon: Channel View, s. 314-329.
- Truskolaski S. (2014), Znaczenie transferu wiedzy w działalności innowacyjnej przedsiębiorstw, Warszawa: Difin.
- Tyler D., Dinan C. (2001), The Role of Interested Groups in England's Emerging Tourism Policy Network, "Current Issues in Tourism", Vol. 4(2-4), s. 210-252.
- Urtasun A. and Gutierres I. (2006), Tourism agglomeration and its impact on social welfare: An empirical approach to the Spanish case, "Tourism Management", Vol. 27, s. 901-912.
- Uzzi, B., (1997), Social structure and competition: The paradox of embeddedness, "Administrative Science Quarterly", Vol. 42(2), s. 35-67.
- Wang, Y., & Fesenmaier, D. R. (2007), Collaborative destination marketing: A case study of Elkhart county, Indiana, "Tourism Management", Vol. 28(3), s. 863-875.
- Wasserman S., Faust K. (1994), Social Network Analysis: Methods and Applications, Cambridge University Press, Cambridge.
- Weidenfeld A., Butler R.W. & Williams A.M. (2011), The role of clustering, cooperation and comple mentarities in the visitor attraction sector, "Current Issues in Tourism", Vol. 14(7), s. 595-629.
- Weidenfeld A., Williams A.M. and Butler R.W. (2013), Spatial competition and agglomeration in the visitor attraction sector, "The Service Industries Journal", DOI: 10.1080/02642069.2013.778251.
- Yang Y. (2012), Agglomeration density and tourism development in China: An empirical research based in dynamic panel data model, "Tourism Management", Vol. 33, s. 1347-1359.
- Yang Y., and Wong K.K.F. (2012), A spatial econometric approach to model spillover effects in tourism flows, "Journal of Travel Research", Vol. 51(6), s. 768-778, DOI: 10.1177/0047287512437855/
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171586636