Darmowy fragment publikacji:
Łukasz Zakonnik – Uniwersytet Łódzki, Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny
Katedra Informatyki Ekonomicznej, 90-214 Łódź, ul. Rewolucji 1905 r. nr 37
RECENZENT
Mirosław Moroz
REDAKTOR INICJUJĄCY
Monika Borowczyk
REDAKCJA
Ewa Sadzińska
SKŁAD I ŁAMANIE
KIERC.NET Sp. z o.o.
PROJEKT OKŁADKI
Katarzyna Turkowska
Zdjęcie wykorzystane na okładce: © Depositphotos.com/Rangizzz
Wydrukowano z gotowych materiałów dostarczonych do Wydawnictwa UŁ
© Copyright by Łukasz Zakonnik, Łódź 2019
© Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2019
Wydane przez Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Wydanie I. W.09209.19.0.M
Ark. druk. 15,5
ISBN 978-83-8088-934-7
e-ISBN 978-83-8088-935-4
Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
90-131 Łódź, ul. Lindleya 8
www.wydawnictwo.uni.lodz.pl
e-mail: ksiegarnia@uni.lodz.pl
tel. (42) 665 58 63
Spis treści
Wstęp
Rozdział 1. Modele e‑biznesu a możliwość określania
ceny dóbr używanych
1.1. Wprowadzenie
1.2. Era Internetu, informacji i wiedzy
1.2.1. Informacja i wiedza
1.2.1.1. Rodzaje wiedzy
1.2.1.2. Zarządzanie wiedzą
1.2.2. Nowe społeczeństwo i nowoczesne formy handlu
1.2.2.1. Rynek elektroniczny
1.3. Relacje i modele e‑biznesu
1.3.1. Relacje e‑biznesu
1.3.2. Topologia modeli e‑biznesu
1.4. Model e‑biznesu dla dóbr używanych
1.4.1. Model aukcyjny
1.4.1.1. Rodzaje aukcji
1.4.1.2. Kryteria podziałów aukcji
1.4.1.3. Podstawowe sposoby wpływu na proces
licytacji na aukcjach
1.4.1.3.1. Programy do automatycznego
składania ofert w licytacji, w określonym
czasie jej trwania
1.4.1.3.2. Rola marketingu w promocji
oferty aukcyjnej
1.4.1.3.3. Mechanizmy nieuczciwej konkurencji
1.5. Podsumowanie
Rozdział 2. Zachowania konsumentów wpływające na możliwość
określania ceny dóbr używanych
2.1. Wprowadzenie
2.2. Konsument jako podmiot rynku
2.2.1. Pojęcie konsumenta
2.2.2. Zachowania konsumenta
2.2.3. Zachowania konsumenta a proces podejmowania decyzji
2.2.4. Cena i dochód – uwarunkowania konsumpcji
2.2.4.1. Wpływ dochodu na popyt
2.2.4.2. Wpływ ceny na popyt
9
21
21
21
22
24
25
26
30
31
33
43
46
51
53
54
55
55
56
58
59
61
61
61
61
64
67
70
70
71
2.2.4.3. Zachowania typowe i anomalie
2.2.5. E‑konsument
2.3.1. Usługi, e‑usługi
2.3.2. Dobra używane – istota i znaczenie w handlu
6
2.3. Dobra
2.4. Modele zachowań konsumenta
2.5. Ryzyko konsumenta
2.6. Schemat kształtowania się ceny dóbr używanych
2.4.1. Rodzaje modeli zachowań konsumenta
2.4.2. Modele proste zachowań konsumenta
2.4.3. Modele złożone zachowań konsumenta
2.4.3.1. Główne modele strukturalne
2.4.3.2. Pozostałe modele złożone
2.4.3.3. Modele złożone – podsumowanie
3.3.2.1.1. Cena
3.3.2.1.2. Czas
3.3.2.1.3. Kupujący
3.3.2.1. Opis kluczowych zmiennych
3.2.1. Metodologia badania
3.3.1. Kategorie sprzedawanych dóbr na portalu
3.3.2. Określenie zmiennych
Rozdział 3. Modelowanie ceny dóbr używanych
3.1. Wprowadzenie
3.2. Sposób realizacji badania
3.3. Podstawowa charakterystyka uzyskanych danych
3.4. Modele cen dóbr używanych sprzedawanych
na portalu aukcyjnym
3.4.1. Dla Dzieci – Odzież – Bielizna
3.4.2. Dom i Ogród – Wyposażenie – Pościel, koce
3.4.3. Gry
3.4.4. Kolekcje – Medale i Odznaczenia
3.4.5. Kolekcje – Pamiątki PRL‑u
3.4.6. Komputery – Laptopy
3.4.7. Książki – Literatura Piękna i Faktu
3.4.8. Książki – Naukowe i Popularnonaukowe
3.4.9. Porcelana
72
74
79
80
81
84
84
86
91
91
98
109
109
114
121
121
123
124
129
131
135
135
137
137
129
137
138
139
140
142
143
144
145
146
148
dóbr używanych
3.5.1. Ocena wyników uzyskanych w estymacji KMNK/WMNK
3.5.2. Ocena wyników uzyskanych w estymacji kwantylowej
3.4.10. Rękodzieło
3.5. Ocena wpływu określonych charakterystyk na cenę końcową
3.6. Usprawnienia modelu kształtowania się ceny dóbr używanych
Zakończenie
Załącznik
Abstract
Bibliografia
Od Redakcji
3.6.1. Założenia budowy systemu informatycznego
3.6.2. Dane wejściowe
3.6.3. Okno główne programu
3.6.4. Uwagi końcowe
7
149
150
150
155
157
157
158
160
161
163
169
233
237
247
Wstęp
Przez dobra używane (used goods, second hand goods) rozumie się
dobra już kiedyś przez kogoś posiadane i ponownie odsprzedawane1,
często także nie będące już w takim stanie jak w momencie wystawienia
do pierwotnej sprzedaży2 (jednocześnie należy zaznaczyć, że tak okre‑
ślone dobra nie są – szczególnie z perspektywy tej pracy – rozumiane
jako dobra przeznaczone do ponownego przetworzenia). Rozważania
dotyczące dóbr opisywanego typu znajdowały się na peryferiach badań
prowadzonych przez ekonomistów3. Działo się tak głównie z tego powo‑
du, że dobra używane (wyłączając jednak pewne grupy dóbr, szczególnie
dzieła sztuki, handel nieruchomościami czy obrót samochodami używa‑
nymi4) stanowiły dość długo pewien margines w handlu i docierały do
stosunkowo niedużego grona odbiorców (jak to często miało miejsce
w przypadku znanych na zachodzie Europy i w Stanach Zjednoczonych
Ameryki wyprzedażach tzw. garażowych (garage sale, yard sale)). Nie zmie‑
nia to faktu, że jeśli już dobra takie poddawane były analizie, stwarzały
one określone problemy natury teoretycznej. Do najważniejszych z tych
problemów można zaliczyć naruszanie prawa Saya5, a także problemy
w poprawnej interpretacji takich agregatów, jak np. PKB6. Znaczenie han‑
dlu dobrami używanymi, a co z tym idzie ważkość prowadzonych analiz,
zdecydowanie wzrosło z chwilą wejścia rozważanych dóbr na rynek
elektroniczny, który zapewnił m.in. ogromną liczbę kupujących i sprze‑
dających, łatwość porównania, jak i dostęp do historii kształtowania się
1 Collins Dictionary, https://www.collinsdictionary.com/dictionary/english/second‑hand (dostęp: 10.09.2018).
2 US Legal Inc, https://definitions.uslegal.com/u/used‑good/ (dostęp: 10.09.2018).
3 Nie zmienia to faktu, że rozważania dotyczące kupna i sprzedaży dóbr używanych – choć zazwyczaj dotyczące określonej, kon‑
kretnej grupy dóbr – pojawiają się w literaturze już od lat 20. i 30. XX wieku. Do pionierów tych prac należą: J. Marshall, Some
reflections on second‑hand cars: With hints on their purchase, „Lancet” 1925, vol. 1, s. 249–250), L. L. Bernard, The Second‑Hand
Text‑Book Business, „School and Society” 1934, vol. 40, i. 1028, s. 305–311). Duża część publikacji dotycząca dóbr używanych
zaczęła się także pojawiać na początku rewolucji komputerowej, szczególnie w latach 70. XX wieku (J. Jenkins, Second‑hand
computer market in Europe, „Computer Bulletin” 1972, vol. 16, i. 12, s. 584–586). Znaczące opracowanie, w którym dokonano
przeglądu oferowanych dóbr używanych na przestrzeni kilkuset lat prezentuje J. Stobart, I. van Damme (red.), Modernity and
the Second‑Hand Trade, [w:] J. Stobart, I. van Damme, European Consumption Cultures and Practices 1700–1900, Palgrave,
Houndmills, Basingstoke RG21 6XS, ENGLAND 2010.
4 W przypadku rynku polskiego (dane za rok 2018) udział dóbr używanych w handlu nieruchomościami stanowił 54 (Eurostat
https://ec.europa.eu/eurostat/web/housing‑price‑statistics/data/database, dostęp: 30.03.2019), a w przypadku handlu
samochodami aż 63 (Polski Związek Przemysłu Motoryzacyjnego http://www.pzpm.org.pl/pl/Rynek‑motoryzacyjny, dostęp:
30.03.2019). Z oczywistych powodów dobra używane stanowią praktycznie całość handlu dziełami sztuki.
5 T. Scitovsky, Towards A Theory of Second‑Hand Markets, „Kyklos” 1994, vol. 47, i. 1, s. 33–52.
6 Dobra używane nie są wliczane do PKB, Encyklopedia Zarządzania – https://mfiles.pl/pl/index.php/Produkt_krajowy_brutto
(dostęp: 10.09.2018).
10
ceny, a także możliwość przynajmniej częściowej automatyzacji procesu
kupna‑sprzedaży. Okazało się, że dobra używane nie muszą trafiać do
stosunkowo niewielkiego kręgu potencjalnych nabywców (mniej lub
bardziej zainteresowanych kupnem), ponieważ sprawne funkcjonowanie
kanałów dostaw istotnie wpływa na niwelowanie barier związanych
z odległością miedzy kupującym a sprzedającym. Tak więc wiele grup
rozważanego typu dóbr zaistniało w kontekście obrotu praktycznie glo‑
balnego7, a handel nimi przestał być jedynie domeną osób fizycznych. Co
więcej, pojawiające się badania wręcz sugerowały, że maksymalizacja zy‑
sków niektórych kategorii sprzedawców mocno związana jest z uwzględ‑
nieniem w ofercie (obok dóbr nowych) także tych używanych8. Również
wspomniane osoby fizyczne, w wyniku dostępności do globalnego rynku
nabywców, mogły w znaczący sposób zasilić swój budżet domowy, a na‑
wet stać się konkurencją dla przedsiębiorstw9. Tak w dostępnej literatu‑
rze, jak i w odpowiednich bazach danych, trudno jednak znaleźć dane
o faktycznym potencjale handlu dobrami używanymi, traktowanymi jako
pewna całość10. Niemniej adekwatne dane, zwłaszcza w kontekście dóbr
używanych na rynku elektronicznym, dostarczają wybrane platformy
handlu elektronicznego. Analiza sprzedaży na najważniejszej z tych
platform w Polsce11 pozwala stwierdzić, że blisko 20 oferowanych tam
dóbr, to właśnie dobra używane12. Odsetek ten stanowi bardzo istotną
część rynku.
W kontekście zwrócenia uwagi na to jak ważny staje się obrót do‑
brami używanymi w handlu, obok przytaczanych już wybranych kwestii
związanych z możliwością zbycia dobra (wspomniany dostęp do poten‑
cjalnych nabywców na coraz szerszym obszarze), coraz ważniejszą kwe‑
7 W ostatnich latach w literaturze przedmiotu pojawiło się dużo publikacji dotyczących wpływu globalizacji na sprzedaż dóbr
używanych. Najwięcej tych analiz prowadzonych jest zwłaszcza w stosunku do odzieży używanej – A. Brooks, Stretching global
production networks: The international second‑hand clothing trade, „Geoforum” 2013, vol. 44, s. 10–22.
8 Badania takie prowadzone są zazwyczaj dla wybranych grup dóbr używanych, np. książek – por.: J. D. Shulman, A. T. Cough‑
lan, Used goods, not used bads: Profitable secondary market sales for a durable goods channel, „Qme‑Quantitative Marketing and
Economics” 2007, vol. 5, i. 2, s. 191–210.
9 Por.: B. Parker, R. Weber, Second‑hand spaces: restructuring retail geographies in an era of e‑commerce, „Urban Geography”
2013, vol. 34, i. 8, s. 1096–1118.
10 Poza wspomnianymi danymi dla określonych grup dóbr (patrz przypis 4).
11 Mowa tu o portalu allegro.pl – jego potencjał i znacznie omówiono w rozdziale 3.
12 Wyliczenia własne autora polegające na porównaniu ilości wszystkich ofert z tymi oznaczonymi z opcją inne niż „nowe”
– obliczenia te, ze względu na zmienną liczbę ofert, mają charakter orientacyjny i uśredniony (badano liczbę ofert w wybranych
losowo momentach czasu na portalu allegro.pl). Nie można także zapominać, że istnieją platformy dedykowane praktycznie
wyłącznie do obrotu dobrami używanymi – np. olx.pl.
11
stią staje się poprawne szacowanie wartości. W przypadku rozważanego
typu dóbr dość trudno określić wartości w sposób analogiczny do dóbr
nowych, dla których istnieją od dawna opracowywane adekwatne me‑
chanizmy, często mające u swych podstaw analizę kosztów produkcji13.
Podstawową kwestią utrudniającą szacowanie wartości dóbr używanych
jest wniosek wypływający z podanej na początku pracy definicji, mówią‑
cej o tym, że dobra używane nie są „już w takim stanie jak w momencie
wystawienia do pierwotnej sprzedaży”. Bardzo trudno jednak jedno‑
znacznie doprecyzować wspomniany stan faktyczny sprzedawanego
dobra. Co więcej, każde konkretne dobro – nawet jeśli w chwili pierwot‑
nej produkcji było identyczne z innym dobrem – po okresie używania
(który to czas zazwyczaj jest różny dla każdego dobra) nabierze pewnych
cech unikalności (np. względem fizycznego zużycia albo choćby zmiany
wyglądu). Czy ta „unikalność” będzie miała znaczenie dla potencjalnego
nowego nabywcy – a jeśli tak, to do jakiego stopnia – również pozostaje
kwestią trudną do rozstrzygnięcia. W literaturze przedmiotu podkreśla
się, że oprócz kwestii materialnych w szacowaniu wartości dóbr uży‑
wanych bardzo duże znaczenie mają elementy trudne do uchwycenia
i zmierzenia, np. odpowiednie podejście do życia14 (np. wykorzystanie
wtórne produktów marek luksusowych15), zaufanie konsumentów (istot‑
ne stają się więc, np. badania związane z motywacją16), wartości senty‑
mentalne17, trendy konsumenckie (np. „bycie zielonym”18) itd. Potwierdza
to złożoność problematyki określania wartości analizowanych dóbr i to
dla konkretnych nabywców, którzy często podejmują decyzję o zakupie
będąc pod głębokim wpływem czynników subiektywnych, gdzie dużą
rolę odgrywają odczucia i emocje – tak wewnętrzne, jak i będące reakcją
związaną z zachowaniem innych podmiotów, np. rywalizujących o naby‑
cie dobra.
13 Zagadnienia tego typu leżą u podstaw wielu teorii ekonomicznych i są do odnalezienia praktycznie w każdym podręczniku do
kursu ekonomii, dlatego nie będą tu szerzej przedstawiane.
14 Por.: I. Van Damme, R. Vermoesen, Second‑hand consumption as a way of life: public auctions in the surroundings of Alost in the
late eighteenth century, „Continuity and Change” 2009, vol. 24, Part 2, s. 275–305.
15 Por.: L. L. M. Turunen, H. Leipamaa‑Leskinen, Pre‑loved luxury: identifying the meanings of second‑hand luxury possessions,
„Journal of Product and Brand Management” 2015, vol. 24, i. 1, s. 57–65.
16 Por.: S. M. Lee, S. J. Lee, Consumers’ initial trust toward second‑hand products in the electronic market, „Journal of Computer
Information Systems” 2005, vol. 46, i. 2, s. 85–98; D. Guiot, D. Roux, A Second‑hand Shoppers’ Motivation Scale Antecedents,
Consequences, and Implications for Retailers, „Journal of Retailing” 2010, vol. 86, i. 4, s. 355–371.
17 Por.: O. Debary, A. Tellier, Objects of little value: Second‑hand markets in the somme region, „Homme” 2004, i. 170, s. 117–137.
18 Por.: Y. Xue, O. Caliskan‑Demirag, Y. Chen, Supporting customers to sell used goods: Profitability and environmental implications,
„International Journal of Production Economics 2018”, vol. 206, s. 220–232.
12
Zagadnieniem nierozerwalnie związanym z szacowaniem wartości
jest przyjęcie odpowiedniego miernika tejże wartości. Często (chociaż‑
by w związku z samą definicją) bierze się tu pod uwagę cenę końcową
sprzedaży dobra19. Szacowanie wartości dóbr poprzez próbę określenia
ceny sprzedaży od dawna stosuje się dla wybranych grup dóbr używa‑
nych (zresztą wspominanych już we wstępie): dóbr kwalifikowanych jako
dzieła sztuki (lub jako dobra kolekcjonerskie20) oraz nieruchomości21
(warto zauważyć, że często zamiast przewidywanych cen tworzone są
indeksy zmiany cen, np. z kwartału na kwartał22). Pisząc o cenach tego
typu, często określa się je jako ceny indywidualnych upodobań23 czy
ceny amatorskie24. We wspomnianych wcześniej dwóch grupach dóbr
stosuje się metody regresji hedonicznej25, a w związku z powyższym, tak
definiowaną klasę cen określić można cenami hedonicznymi. Niemniej
termin „hedoniczny” może podkreślać uzależnienia kształtowania się cen
od osobistych przekonań kupującego, a nie od stosowanej konkretnej
metody. W związku z tym powoduje to, że termin „cena hedoniczna”
można stosować nie tylko w powiązaniu z konkretną metodą.
W tym miejscu można sformułować określony problem badawczy,
który według autora, brzmi w sposób następujący: w jaki sposób trans‑
parentność informacji, właściwa dla rynku elektronicznego, przekłada
się na kształtowanie cen dóbr używanych?
W literaturze przedmiotu dostępne są propozycje modeli szaco‑
wania ceny dóbr używanych – innych niż wcześniej wymienionych
grup dóbr (dzieła sztuki, nieruchomości). Istnieje jednak określona luka
badawcza, gdyż przedstawiane propozycje cechują się podstawowym
19 Podejście to – bardzo często przyjmowane na gruncie wielu teorii ekonomicznych – nie jest oczywiście jedynym, co szeroko
komentuje np. szkoła austriacka w przypadku teorii wartości – por.: C. Menger, Zasady Ekonomii, Fijor Publishing, Warszawa
2013, s. 113–166.
20 Por.: D. T. Dziuba, Handel aukcyjny – rynki, metody, technologie, Difin, Warszawa 2008, s. 38–67.
21 Narodowy Bank Polski już od 2006 roku prowadzi oficjalną statystykę związaną z notowaniami cen mieszkań używanych
w głównych miastach polskich – E. Tomczyk, M. Widłak, Konstrukcja i własności hedonicznego indeksu cen mieszkań dla Warsza‑
wy, „Bank i Kredyt”, t. 41 (1), Warszawa 2010, s. 107.
22 Rozważania dotyczące właściwej metodologii określania mierników wartości dóbr używanych, ze względu na szeroki zakres
zagadnienia przedstawiono w rozdziale trzecim pracy.
23 E. Nojszewska, Podstawy ekonomii, WSiP, Warszawa 2010, s. 42.
24 Często spotykane jest oznaczenie „ca.” – stosowane w wielu katalogach dotyczących szeroko rozumianej sztuki (szczególnie
katalogach numizmatycznych i filatelistycznych). Pojęcie to mówi o indywidualnej wycenie danego dobra – por. np. katalogi
A. Fishera, cykl Katalog polskich znaczków pocztowych, Wydawnictwo Fisher sp. z o.o., Bytom) czy J. Parchimowicza, cykl Katalog
monet polskich, Wydawnictwo Nefryt, Szczecin).
25 Dokładne omówienie metodologii związanej z regresją hedoniczną zaprezentowano w rozdziale trzecim.
13
ograniczeniem albo z założenia dotyczą konkretnej (czasem dość do‑
wolnej) grupy dóbr (ewentualnie grup dóbr podobnych, ale niekiedy
i konkretnego wybranego dobra, np. znanego numizmatu26), albo będąc
propozycjami dotyczącymi łącznie wielu grup są weryfikowane jedynie
dla grup wybranych (a więc sprowadzają się do rozwiązań poprzednich).
Co więcej, przedstawiane opracowania z założenia wykonane są w z góry
narzuconych warunkach (np. cen dóbr na wybranym portalu aukcyjnym),
bez przeprowadzonych analiz dotyczących wpływu sformułowanych
ograniczeń na uzyskiwane wyniki. Zauważalny jest brak modelu szaco‑
wania cen charakteryzującego się ogólną dostępnością (gdzie dostęp
do konkretnych danych umożliwiających szacowanie ceny nie jest
ograniczony tylko dla określonej kategorii podmiotów, np. sprzedaw‑
ców), całościowością (model dedykowany nie tylko wybranym grupom
dóbr używanych) i pełnością (tworzony w środowisku możliwe najlepiej
umożliwiającym szacowanie cen).
W związku z powyższym jako główny cel pracy jawi się opracowanie
i przetestowanie złożonego modelu, który umożliwia szacowanie ceny
dóbr używanych oferowanych w sprzedaży na rynku elektronicznym.
Przedstawiony cel główny pracy można podzielić na kilka poszcze‑
gólnych celów szczegółowych.
•
•
•
Cele teoretyczne i poznawcze
Identyfikacja środowiska (modelu biznesowego) umożliwiającego
określanie cen dóbr używanych.
Identyfikacja zachowań kupujących i sprzedających, mogących
wpływać na cenę dóbr używanych.
Identyfikacja konkretnych czynników wpływających na cenę dóbr
używanych i ocena ich istotności w analizowanym procesie.
26 Dotyczy to, np. przypadków związanych ze wspomnianymi nieruchomościami, ale podać można wiele innych przykładów,
np: R. Fasuga, P. Stoklasa, M. Nemec, The Method of Automated Monitoring of Product Prices and Market Position Determination
in Relation to Competition Quotes Monitoring of Product Prices and Marketability Development with Continuous Assessment
of Market Position in on–Line Sales, „11th International Conference on E‑Business (Ice‑B)” 2014, s. 5–13; F. Reithinger,
W. Jank, G. Tutz, G. Shmueli, Modelling price paths in on‑line auctions: smoothing sparse and unevenly sampled curves by using
semiparametric mixed models, „Journal of the Royal Statistical Society Series C–Applied Statistics” 2008, vol. 57, s. 127–148;
N. H. Chan, W. W. Liu, Modeling and Forecasting Online Auction Prices: A Semiparametric Regression Analysis, „Journal of Foreca‑
sting” 2017, vol. 36, i. 2, s. 156–164; N. H. Chan, Z. R. Li, C. Y. Yau, Forecasting Online Auctions via Self‑Exciting Point Processes,
„Journal of Forecasting” 2014, vol. 33, i. 7, s. 501–514.
14
•
Cel metodologiczny
Utworzenie modelu (lub modeli) kształtowania się cen dóbr używanych.
Cel praktyczny
• Możliwość ustalania (i przewidywania) ceny końcowej dobra wzglę‑
dem wybranych parametrów i budowa systemu informatycznego
wspomagającego zakupy.
Dążąc w pracy do realizacji postawionego celu głównego, sformuło‑
wano następujący zestaw pytań badawczych.
1. W jakich warunkach wybrany model e‑biznesu jest adekwatny do
celów ustalania ceny dóbr używanych?
2. Jakie zachowania konsumentów,
identyfikowane w ramach
istniejących modeli zachowań konsumentów, wpływają na cenę
dóbr używanych?
3. Jakie czynniki wpływają na kształtowanie się ceny dóbr
używanych w wybranym modelu e‑biznesowym?
4. Czy przyjęte metody określania cen wybranych grup dóbr
używanych mogą być stosowane dla wszystkich dóbr używanych,
ewentualnie w jakim zakresie i przy jakich modyfikacjach?
Chcąc w sposób możliwie precyzyjny kierować się w stronę realizacji
postawionego w pracy celu, jako pochodną pytań badawczych, określono
zestaw sześciu zadań badawczych opisanych w poniższych akapitach.
Zadanie badawcze 1.
Rynek elektroniczny umożliwia swoim członkom różnorakie formy
interakcji. Z punktu widzenia celu pracy najważniejszym jest wybór mo‑
delu biznesowego (e‑biznesowego), w ramach którego staje się możliwa
nie tylko sama sprzedaż dóbr używanych, a co ważniejsze, identyfikacja
szerokiego zakresu czynników mogących wpływać na uzyskiwaną cenę
sprzedaży tych dóbr. Zadanie to w założeniu powinno być wykonalne
w wyniku krytycznej oceny źródeł i przeglądu istniejących modeli bizne‑
sowych na rynku elektronicznym.
15
Zadanie badawcze 2.
Cena sprzedaży (a więc i założona wartość) dóbr używanych nie
zależy wyłącznie od kosztów produkcji, ale od ukrytej waluacji wartości
dóbr dokonywanej przez konkretne podmioty zainteresowane kupnem.
W związku z powyższym zadaniem, konieczną dla realizacji celu pracy
staje się analiza zachowań konsumentów. Analiza tych zachowań (ma‑
jących źródło wewnętrzne, jak i zewnętrzne) powinna stanowić pod‑
stawę dla ujawnienia ukrytej waluacji dobra używanego. Identyfikacja
konkretnych zachowań powinna stać się możliwa do realizacji w wyniku
przeprowadzenia krytycznej oceny źródeł dotyczących modelowania za‑
chowań konsumentów, a po części szacowania ryzyka podejmowanego
przez konsumentów.
Zadanie badawcze 3.
Identyfikując, kluczowe dla celu pracy, zachowania klienta (zada‑
nie 1), należy umieścić je w ramach określonego modelu biznesowego
(e‑biznesowego) (zadanie 2). W efekcie tego postępowania możliwym
powinna stać się identyfikacja i kategoryzacja czynników, które w zało‑
żonych warunkach wpływają na cenę sprzedaży (jak i zakładaną wartość)
dobra używanego.
Zadanie badawcze 4.
Zidentyfikowanie i analiza odpowiednich czynników (zadanie 3) po‑
winny umożliwić odpowiednią ich kategoryzację, ale także ustrukturyzo‑
wanie oddziaływania wspominanych czynników na możliwość uzyskania
konkretnej ceny końcowej dóbr używanych. Jako zadanie należy więc
przyjąć utworzenie teoretycznego schematu przedstawiającego grupy
czynników i ich kolejność wpływania na kształtowanie się ceny końcowej
(zakładanej wartości) dóbr używanych.
Zadanie badawcze 5.
Realizacja poprzednich zadań stanowić ma podstawę dla doboru,
oceny możliwości wykorzystania i ostatecznego zastosowania odpo‑
wiednich metod badawczych w procesie kształtowania się ceny końco‑
wej dóbr.
16
y
c
a
r
p
j
e
n
z
c
y
r
i
p
m
e
i
c
ś
ę
z
c
ń
a
d
a
z
k
o
B
l
y
c
a
r
p
j
e
n
z
c
y
t
e
r
o
e
t
i
c
ś
ę
z
c
ń
a
d
a
z
k
o
B
l
.
i
6
e
n
a
d
a
Z
i
i
e
n
e
n
w
a
r
p
s
U
d
o
t
e
m
h
c
y
n
a
w
o
s
o
t
s
.
i
5
e
n
a
d
a
Z
i
c
ś
o
w
i
l
ż
o
m
a
n
e
c
o
,
r
ó
b
o
D
i
i
a
n
a
t
s
y
z
r
o
k
y
w
e
n
a
w
o
s
o
t
s
a
z
i
d
o
t
e
m
h
c
i
n
d
e
w
o
p
d
o
i
i
e
i
s
e
c
o
r
p
w
h
c
y
z
c
w
a
d
a
b
y
n
e
c
ę
i
s
a
n
a
w
o
t
ł
a
t
z
s
k
r
b
ó
d
j
e
w
o
c
ń
o
k
Zastosowanie
.
i
4
e
n
a
d
a
Z
t
a
m
e
h
c
S
i
j
y
c
ą
a
w
a
t
s
d
e
z
r
p
w
ó
k
i
n
n
y
z
c
y
p
u
r
g
i
l
j
ć
ś
o
n
e
o
k
h
c
i
i
a
n
a
n
a
w
y
ł
p
w
i
ę
i
s
e
n
a
w
o
t
ł
a
t
z
s
k
j
e
w
o
c
ń
o
k
y
n
e
c
j
e
n
a
d
a
ł
k
a
z
(
r
b
ó
d
)
i
c
ś
o
t
r
a
w
h
c
y
n
a
w
y
ż
u
.
i
3
e
n
a
d
a
Z
w
ó
k
i
n
n
y
z
c
a
j
c
a
k
i
f
y
t
n
e
d
ę
n
e
c
a
n
h
c
y
c
ą
a
w
y
ł
p
w
j
h
c
y
n
a
w
y
ż
u
r
b
ó
d
I
.
i
1
e
n
a
d
a
Z
i
i
o
g
e
n
d
e
w
o
p
d
o
r
ó
b
y
W
o
g
e
w
o
s
e
n
z
i
b
-
e
u
e
d
o
m
l
.
i
2
e
n
a
d
a
Z
ń
a
w
o
h
c
a
z
a
z
i
l
a
n
A
w
ó
t
n
e
m
u
s
n
o
k
h
c
y
n
a
w
o
r
e
f
o
h
c
y
n
a
w
y
ż
u
r
b
ó
d
i
i
c
ś
o
t
r
a
w
e
n
a
w
o
c
a
z
s
y
c
ą
j
a
w
i
i
l
ż
o
m
u
y
n
o
ż
o
l
m
y
n
z
c
i
n
o
r
t
k
e
e
u
k
n
y
r
a
n
y
ż
a
d
e
z
r
p
s
w
ł
z
l
e
d
o
M
l
i
y
c
a
r
p
u
e
c
e
i
c
ę
n
g
ą
i
s
o
a
n
h
c
y
c
ą
j
a
w
y
ł
p
w
ń
a
d
a
z
a
j
c
a
z
i
l
a
e
R
h
c
y
z
c
w
a
d
a
b
ń
a
d
a
z
h
c
y
n
o
ż
o
ł
a
z
i
j
c
a
z
i
l
a
e
r
e
i
c
ś
k
e
t
n
o
k
w
y
c
a
r
p
l
e
C
.
1
k
e
n
u
s
y
R
.
e
n
s
a
ł
w
e
i
n
a
w
o
c
a
r
p
o
:
o
ł
d
ó
r
Ź
17
Zadanie badawcze 6.
Wybór metody badawczej wiąże się z pewnymi ograniczeniami
w stosowalności, a uzyskiwane wyniki mogą być obarczone pewnymi
błędami. Ostatnim zadaniem badawczym staje się więc sformułowanie
propozycji usprawnień stosowanych metod pozwalających, w jak najści‑
ślejszym stopniu, na zbliżenie się do celu stawianego w pracy.
Graficzne przedstawianie zadań stawianych w pracy, ich wzajemne
powiązanie i ścieżka podążania do celu wyznaczonego w pracy zapre‑
zentowana została na rysunku 1.
Ze względu na fakt, że wybór odpowiedniej metody badawczej był
uzależniony od przeprowadzonych badań literaturowych (przedstawio‑
nych w kolejnych dwóch rozdziałach pracy), dokładny opis metody ba‑
dawczej, obiektu badań, jak i czas oraz miejsce badania, przedstawiono
w trzecim z rozdziałów pracy w jego dwóch pierwszych punktach (3.1, 3.2).
Praca ma układ teoretyczno‑empiryczny i składa się z trzech rozdziałów.
Rozdział pierwszy, który w dużej części ma charakter teoretyczny,
realizuje pierwsze z założonych w pracy zadań badawczych. Dotyczy
ono znalezienia najkorzystniejszego modelu e‑biznesowego, w ramach
którego możliwe staje się szacowanie wartości dóbr używanych. Ogólnie
zauważyć można, że pewną wynikową funkcjonowania wielu modeli
e‑biznesowych jest sprzedaż określonych dóbr. Jednak tylko niektóre
z modeli pozwalają obserwować sposób kształtowania się ceny końco‑
wej dobra używanego, a poprzez sposób kształtowania się ceny można
rozumieć połączone oddziaływania wielu czynników możliwych do iden‑
tyfikacji przez każdy z podmiotów funkcjonowania modelu (co pośrednio
wpływa na trzecie zadanie badawcze postawione w pracy). W rozdziale
pierwszym dokonano również przeglądu literatury związanej z zagad‑
nieniem ery Internetu, informacji i wiedzy. Wstępna część rozdziału
ma charakter przeglądu podstawowych terminów i pojęć. W dalszej
kolejności prześledzono klasyczne relacje zachodzące w handlu elektro‑
nicznym oraz przedstawiono rozszerzony schemat tych relacji. Uporząd‑
kowanie zagadnień związanych z relacjami e‑biznesowymi pozwala na
prezentację i omówienie modeli e‑biznesowych dostępnych w ramach
gospodarki elektronicznej ze wskazaniem ich podstawowych wad i zalet.
W rezultacie wyłoniony został model najkorzystniejszy z punktu widzenia
18
realizacji dalszych zadań stawianych w pracy. Wybrany model e‑bizneso‑
wy podlega dokładniejszemu opisowi. Szczególną uwagę zwrócono na
możliwe modyfikacje oraz podstawowe mechanizmy zakłócające sposób
jego funkcjonowania (co wpływać ma na poprawność oceny wartości
dóbr używanych).
Rozdział drugi pracy ma także charakter teoretyczny. Jest on trochę
bardziej rozbudowany niż rozdział pierwszy ze względu na fakt, że reali‑
zowane są w nim trzy kolejne zadania badawcze przedstawione w pracy.
Pierwszym zadaniem realizowanym w rozdziale (a drugim biorąc pod
uwagę wszystkie zadania) jest zadanie dotyczące analizy zachowań kon‑
sumentów z perspektywy podejmowania decyzji o dokonaniu lub rezy‑
gnacji z zakupu. Zachowania te mogą stanowić podstawę do ujawniania
waluacji danego dobra przez poszczególnych konsumentów. Przyjęto,
że analiza zachowań konsumentów wraz z ich osadzeniem w ramach
określonego modelu e‑biznesowego (pierwsze zadanie badawcze pracy)
pozwolić powinny na realizację trzeciego z zadań badawczych, czyli
identyfikację i kategoryzację czynników wpływających na cenę końcową
dóbr używanych (trzecie zadanie badawcze). Dokonanie wspomnianej
kategoryzacji konkretnych czynników stanowi podstawę do przedsta‑
wienia autorskiego schematu kształtowania się ceny końcowej dóbr uży‑
wanych (co obejmuje realizację czwartego zadania badawczego). W roz‑
dziale dokonano przeglądu literatury związanej z pojęciem konsumenta,
jego zachowań, szacowania podejmowanego ryzyka. Zaprezentowano
również zestawienie podstawowych kwestii związanych z kształtowa‑
niem się ceny, nie tyle w ujęciu klasycznym, a bardziej traktując cenę jako
wielkość podatną na różnorodne zakłócenia. Wskazano także na różnego
rodzaju mechanizmy związane z paradoksami cenowymi.
Rozdział trzeci pracy ma charakter empiryczny. W rozdziale tym,
bazując na wcześniej przedstawionym autorskim schemacie kształto‑
wania się ceny końcowej i związanych z nim informacjach, dokonano
doboru oceny możliwości wykorzystania i ostatecznego zastosowania
odpowiednich metod badawczych w procesie kształtowania się ceny
końcowej dóbr używanych (piąte zadanie badawcze pracy). W rozdziale
wybrano metodę regresji hedonicznej wraz z metodą estymacji kwanty‑
lowej, co umożliwiło zbudowanie właściwych modeli kształtowania się
ceny końcowej omawianych dóbr. Przy pomocy wspomnianych metod,
oceniono istotność statystyczną poszczególnych czynników wpływa‑
19
jących na kształtowanie się ceny dla różnych grup dóbr używanych.
Uzyskanie danych, koniecznych dla tak dobranych metod, było możliwe
dzięki przeprowadzeniu autorskiego badania przeszło 2 milionów aukcji
elektronicznych wystawionych w polskim portalu aukcyjnym allegro.pl.
W rozdziale opisano dokładną metodologię właściwego badania, prze‑
dyskutowano uzyskane wyniki i skoncentrowano się na pojawiających
się ograniczeniach. Analiza wspomnianych ograniczeń doprowadziła
do przedstawienia propozycji systemu
informatycznego mogącego
w sposób całościowy i przyjazny dla użytkownika uzyskiwać informacje
o szacowanej wartości każdego konkretnego dobra używanego, sprze‑
dawanego na portalu aukcyjnym (co stanowiło realizację ostatniego,
szóstego zadania badawczego postawionego w pracy).
Rozdział 1
Modele e‑biznesu
a możliwość określania ceny dóbr używanych
1.1. WproWadzenie
W bieżącym rozdziale przedstawione zostało wybrane otoczenie,
w którym kształtować się mogą ceny dóbr używanych. Otoczeniem tym
jest świat szeroko rozumianych elektronicznych relacji handlowych. Autor
na początku rozdziału stara się zwięźle przedstawić kolejne etapy rozwoju
gospodarki światowej w kontekście pojawiających się fal innowacyjności,
prowadzących do powstania gospodarki elektronicznej. Przypomniana
została koncepcja gospodarki opartej na wiedzy oraz podstawowe poję‑
cia z nią związane. W dalszej części rozdziału autor dokonuje przeglądu
relacji zachodzących w świecie biznesu elektronicznego. Przedstawione
związki stanowią bazę dla wyodrębnienia konkretnych modeli e‑bizneso‑
wych, szeroko przedstawionych w pracy. Zaprezentowane modele zostały
poddane analizie w celu wskazania tych, w ramach których możliwe staje
się szerokie śledzenie zachowań konsumentów co, w założeniach pracy,
decydować może o kształtowaniu się cen dóbr używanych.
1.2. era internetu, informacji i Wiedzy
Ludzie prawie od początków swych dziejów zmuszeni byli do two‑
rzenia i utrzymywania czegoś, co dziś nazywamy relacjami handlowymi.
Początkowo sprowadzało się to do zwyczajnej wymiany dóbr między
dwoma osobami czy grupami osób. Niemniej z czasem zaczęły po‑
wstawać coraz bardziej skomplikowane mechanizmy angażujące wiele
podmiotów. Wzajemne powiązania w sferze ekonomicznej zaowocowały
wytworzeniem całościowych systemów i w końcu gospodarek konkret‑
nych państw. Tempo zachodzących zmian i tworzących się relacji, po‑
czątkowo dość powolne, na przestrzeni dziejów zaczęło stawać się coraz
intensywniejsze, a o sile tego procesu najczęściej decydowały różne
innowacyjne pomysły i rozwiązania. Wspomniane rozwiązania i pomysły
zaczęto porównywać do fal innowacyjności – czyni się to zwłaszcza dla
ostatnich 250 lat dziejów. Opisywane fale innowacyjności decydowały
o rozwoju gospodarki już nie pojedynczych organizmów państwowych,
22
ale gospodarki światowej jako całości. Od 1990 roku pisze się najczęściej
już o piątej fali. Rozważane etapy rozwoju przedstawiono na rysunku 1.1.
Rysunek 1.1. Fale innowacji w gospodarce światowej
Źródło: opracowanie własne na podstawie A. Kukliński, Gospodarka oparta na wiedzy jako wyzwanie dla Polski XXI wieku,
Warszawa 2001, s. 14; S. Lachowski, A. Łaszkiewicz, Wyzwania nowej gospodarki, http://www.slawomirlachowski.pl/
(dostęp: 10.09.2018).
Kolejne fale innowacji pojawiają się coraz szybciej, a obecnie żyjemy
w erze Internetu, informacji oraz wiedzy. Choć zaprezentowany wcześniej
schemat sugeruje już rychłe pojawienie się kolejnej „fali” wpływającej na
rozwój światowej gospodarki, to Internet czy kluczowe znaczenie wiedzy
z pewnością na długo jeszcze stanowić będą podstawę rozwoju. Będzie
tak nawet wtedy, kiedy już wspomniane pojęcia staną się czymś oczy‑
wistym, również w krajach o słabszym poziomie rozwoju, tak jak często
miało to miejsce w przypadku kluczowych sił kształtujących poprzednie
„fale” (np. komputery i elektronika).
1.2.1. Informacja i wiedza
Dostęp do kluczowych informacji jest, był i będzie kluczowy dla
rozwoju społeczno‑gospodarczego. Warto także pamiętać, że problem
wpływu wiedzy na kształtowanie się gospodarki stanowi sedno publi‑
kacji nie tylko w okresie wspomnianej „piątej fali”, ale pojawia się już
przynamniej od przeszło półwiecza1. Niemniej – jak już wspomniano – to
właśnie szybki dostęp i łatwość w przekazywaniu i analizie informacji
odgrywa dziś kluczową rolę.
1 Pojawienie się pojęcia „pracowników wiedzy” nastąpiło już 70 lat temu – „knowledge workers”, „men of knowledge”
– P. Drucker, Landmarks of Tomorrow, Transaction Publisher, London 1996, s. XVII – przedruk z oryginalnego wydania
z 1957 roku.
23
Często występuje problem właściwego rozróżnienia pojęć „informa‑
cja” i „wiedza” (a później i innych pojawiających się w tym kontekście ter‑
minów). Samo zdefiniowanie i współzależność wymienionych terminów
zazwyczaj prezentuje się w postaci tzw. „piramidy wiedzy”2, prezentowa‑
nej na rysunku 1.2.
Rysunek 1.2. Piramida wiedzy
Źródło: opracowanie własne na podstawie M. Grabowski, A. Zając, Dane, informacja, wiedza – próba definicji, „Zeszyty
Naukowe UE” 2009, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, nr 798, s. 103.
Jak widać z zaprezentowanego wykresu, u podstawy piramidy3 leżą
dane, przez które rozumieć można nawet poszczególne znaki, obrazy
o charakterze ilościowym czy jakościowym. Dane mają charakter dość
przypadkowy, nieuporządkowany i niezróżnicowany. Ich uporządkowa‑
nie, odpowiednia kategoryzacja lub klasyfikacja w taki sposób, aby mo‑
gły reprezentować i ujawnić konkretny związek, skutkuje otrzymaniem
konkretnej informacji. Kiedy natomiast informacja zostaje umieszczona
w odpowiednim kontekście i może zostać poddana interpretacji (za‑
zwyczaj przez doświadczonych i kompetentnych pracowników), można
mówić już o wiedzy. Zatem wiedza to informacje posiadające osobiste
i subiektywne odniesie, zintegrowane z dotychczasowym doświadcze‑
niem. Z kolei, jeśli dzięki wiedzy można efektywnie wyciągać wnioski,
2 Pojęcie „knowledge pyramid” ugruntowane zostało przez D. J. Skyrme (Knowledge Networking, Creating the Collaborative En‑
terprise, Butterworth Heinemann, Oxford 1999). Sama koncepcja piramidy wiedzy (DIKW) była znana już wcześniej – za twórcę
przyjmuje się zazwyczaj M. Zeleny, Management Support Systems: Towards Integrated Knowledge Management, „Human
Systems Management” 1987, t. 7(1), s. 59–70.
3 Por.: Z. Antczak, Zagadnienie wiedzy w kontekście organizacji (w ujęciu epistemologiczno‑semantycznym), „Social Scien‑
ces” 2013, t. 1(7), s. 16–20; S. Wrycza (red.), Informatyka ekonomiczna, PWE, Warszawa 2010, s. 458–459; B. Nogalski,
A. Kowalczyk, Zarządzanie wiedzą. Koncepcja i narzędzia, Difin, Warszawa 2007, s. 21–22.
Pobierz darmowy fragment (pdf)
