Szomszédsági hatások a világ kukorica piacán 1996 és 2015 között
DOI:
https://doi.org/10.31914/aak.2506Kulcsszavak:
kukorica, export, szomszédsági hatás, mezőgazdaságAbsztrakt
A mezőgazdaság globalizálódása jelentősen átalakította a kukorica világkereskedelmét. Az elmúlt évtizedekben tapasztalható piaci növekedés, a szabadkereskedelmi egyezmények számának emelkedése, valamint területi koncentráció indokolttá teszi a szomszédsági hatások vizsgálatát. A szomszédsági hatások irodalma korábban szinte kizárólag az ipari és a szolgáltatási szektorra koncentrált. A tanulmány célja a térbeli függőség, mint a szomszédsági hatásokra utaló jelenség bemutatása a kukorica világpiacán 1996 és 2015 közötti időszakban. A cikk Moran-féle globális és lokális I mutató segítségével elemzi a térbeli függőséget a kukorica piacon, kitérve annak időbeli dinamikájára. Eredményeink megerősítették, hogy a kukoricapiac bővülése több térségben előidézte a térbeli függőség erősödését.
Hivatkozások
Ackerman, F., Wise, T. A., Gallagher, K. P., Ney, L., Flores, R. (2003). Free trade, corn, and the environ-ment: Environmental impacts of US-Mexico corn trade under NAFTA. Global Developmentand Enviroment Institute, Working paper, Tufts University. Medford, USA DOI: 10.4337/9781848446045.00017
Allaire, G., Poméon, T., Maigné, E., Cahuzac, E., Simioni, M., Desejeux, Y. (2015). Territorial analysis of the diffusion of organic farming in France: Between heterogeneity and spatial dependence.Eco-logical Indicators,59, 70-81.DOI: 10.1016/j.ecolind.2015.03.009
Anselin, L. (2010). Local Indicators of Spatial Association — LISA. Geographical Analysis, 27 (2), 93-115. DOI: 10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x
Cheng, S., Song, L., LI, X. (2014). Evolution of spatial pattern of crude oil trade.Studies in Sociology of Science, 5 (1), 1. Link
Cliff, A. D., Ord, J. K. (1974). Spatial autocorrelation, London: Pion.Combes, P. P., Overman, H. G. (2004). The spatial distribution of economic activities in the European Union.Handbook of regional and urban economics,4, 2845-2909. DOI: 10.1016/s1574-0080(04)80021-x
Csonka, A., Bareith, T., Gál, V.A. (2018a). Spatial distribution of the demand forCAP-measures to promote agroforestry: The Hungarian case. 14th Annual International Conference on Economics and Business, 10-12. May 2018. Sapientia Hungarian University of Transylvania, Csíksze-reda/Miercurea Ciuc, Romania. pp. 59-68. Link
Csonka, A., Bareith, T., Gál, V. A. Fertő, I. (2018b). Spatial Pattern of CAP Measures Promoting Agrofo-restry in Hungary.AgBioForum, 21 (2), 127-134. Link
Csonka, A., Fertő, I. (2017). Spatial Dimension of Structural Changes in the Hungarian Hog Sector, Pro-ceedings of 6th International Conference of Economic Sciences, 4-5. May. 2017. Kaposvár Univer-sity, Kaposvár. pp. 11-20. Link
Csonka, A., Fertő, I. (2020). Structural change and agglomeration in the Hungarian pork industry.Eu-ropean Planning Studies, 28 (9), 1756-1770. DOI: 10.1080/09654313.2019.1687652
Csuvár, Á., Barna, R. (2020). Spatial illustration of indicatorson the example of biomass potential for energy purposes in the Tabi district, Regional and Business Studies, 12 (1), 29-43. DOI: 10.33568/rbs.2458
de la Mata, T., Llano-Verduras, C. (2011). Spatial pattern and domestic tourism: An econometric analy-sis using inter-regional monetary flows by type of journey.Papers in Regional Science,91 (2), 437-470. DOI: 10.1111/j.1435-5957.2011.00376.x
Fujita, M., Krugman, P. R., Venables, A. (1999). The spatial economy: Cities, regions, and international trade. MIT press. DOI: 10.7551/mitpress/6389.001.0001
Holmes, T. J., Lee, S. (2012). Economies of density versus natural advantage: Crop choice on the back forty.Review of Economics and Statistics, 94 (1), 1-19. DOI: 10.1162/rest_a_00149
Ilbery, B., Maye, D. (2010). Clustering and the spatial distribution of organic farming in England and Wales.Area,43 (1), 31-41. DOI: 10.1111/j.1475-4762.2010.00953.x
Isik, M. (2004). Environmental regulation and the spatial structure of theUS dairy sector.American Journal of Agricultural Economics, 86 (4), 949-962. DOI: 10.1111/j.0002-9092.2004.00645.x
Lin, F., Sim, N. C. (2012). Death of distance and the distance puzzle.Economics Letters, 116 (2), 225-228. DOI: 10.1016/j.econlet.2012.03.004
Logan, J. (2005). Spatial thinking in social science, előadássorozat, Brown Univesity Letöltve: Link (Utolsó letöltés: 20/02/2020)
McWilliams, M., Moore, M. (2013). Agglomeration in agriculture: a quasi-experiment in the corn belt. InHeartland Environmental and Resource Economics Workshop. Link
Mulatu, A., Wossink, A. (2014). Environmental regulation and location of industrialized agricultural production in Europe. Land Economics, 90 (3), 509-537. DOI: 10.3368/le.90.3.509
Nemes Nagy, J. (2005). Regionális elemzési módszerek. Regionális tudományi tanulmányok, 11., ELTE Regionális Földrajzi Tanszék, MTA-ELTE Regionális Tudományi Kutatócsoport, Budapest. Link
Nene, G., Schoengold, K. (2019). Hog Production and Agglomeration Economies: The Case of US State-Level Hog Production.Journal of Agricultural Economics, 5 (3), 663-672. Link
Neumann, K., Verburg, P. H., Stehfest, E., Müller, C. (2010). The yield gap of global grain production: A spatial analysis. Agricultural systems, 103 (5), 316-326. DOI: 10.1016/j.agsy.2010.02.004
OECD (2019). Crop production (indicator). (Utolsó letöltés: 26/09/2019)
Risgaard, M. L., Frederiksen, P., Kaltoft, P. (2007). Socio-cultural processes behind the differential distri-bution of organic farming in Denmark: a case study.Agriculture and Human Values, 24 (4), 445-459. DOI: 10.1007/s10460-007-9092-y
Schmidtner, E., Lippert, C., Engler, B., Haring, A. M., Aubacher, J., Dabbert, S. (2012). Spatial distribution of organic farming in Germany: does neighbourhood matter?.European Review of Agricultural Economics, 39 (4), 661-683. DOI: 10.1093/erae/jbr047
Schepf, R.D. (2007). US-Canada WTO Corn Trade Dispute. Congressional Research Service, Library of Congress.Sweeney, S., Steigerwald, D. G., Davenport, F., Eakin, H. (2013). Mexican maize production: Evolving organizational and spatial structures since 1980. Applied Geography,39, 78-92. DOI: 10.1016/j.ap-geog.2012.12.005
Tiefelsdorf, M. (2002). The Saddlepoint Approximation of Moran's I's and Local Moran's I's Reference Distributions and Their Numerical Evaluation. Geographical Analysis34 (3), 187-206. DOI: 10.1111/j.1538-4632.2002.tb01084.x
Tobler, W.R. (1970). A computer movie simulating urban grown in the Detroit region. Economic Geography 46, 234-240. DOI: 10.2307/143141
UNSD (2017). Commodity Trade Database (COMTRADE).United Nations Statistical Division, New York. Elérhető: Link
World Bank (2017). Commodity Trade Database(COMTRADE), Elérhető: World Bank’s World Integ-rated Trade Solution (WITS) software,Washington D.C. Elérhető: Link
Yang, W., Liu, Y. C., Mai, C. C. (2017). How did Japanese exports evolve from 1995 to2014? A spatial econometric perspective.Japan and the World Economy,41, 50-58. DOI: 10.1016/j.ja-pwor.2016.12.002
Yilmazkuday, H. (2020). Welfare Implications of Solving the Distance Puzzle: Global Evidence from the Last Two Centuries. SSRN Electronic Journal, pp 34. DOI: 10.2139/ssrn.3533415
Yotov, V.Y. (2012). A simple solution to the distance puzzle in international trade, Economics Letters, 117 (3) 794-798, DOI: 10.1016/j.econlet.2012.08.032
Zahniser, S., Coyle, W. T. (2004).US-Mexico corn trade during theNAFTA era: new twists to an old story. US Department of Agriculture, Economic Research Service.
Zhang, L., Wang, J., Wen, H., Fu, Z., Li, X. (2016). Operating performance, industry agglomeration and its spatial characteristics of Chinese photovoltaic industry. Renewable and Sustainable Energy Re-views65, 373-386. DOI: 10.1016/j.rser.2016.07.010
Letöltések
Megjelent
Folyóirat szám
Rovat
License
Copyright (c) 2021 A szerzők
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Hogyan kell idézni
