Using the multivariate comparative analysis to determine the agricultural parcel’s location

Monika Maleta
Agency for Restructuring and Modernisation of Agriculture
Poland

Abstract

The paper defines a synthetic, quantitative factor as a measure of spatial location of a parcel. To determine the factor the multivariate comparative analysis (MVA) was used. The location factor was determined on an original formula based on weighting of parceldistance to the selected places or objects. So determined factor enabled to the objective describe on of the location of the parcel and replaced the analysed location characteristics with one-variable. In this paper there was also proposed the use elaborated of synthetic measure as a similarity measure in the grouping of the parcels. To do this, spatial statistics methods was applied, based on the phenomenon of spatial autocorrelation. On the basis of designated global and the local Moran statistics, clusters of similar properties in terms of location have been identified. These so localized spatial clusters can have multiple application. They could be used for a variety of purposes realized in the municipality, where the distance to specific places is very important. The research was conducted for the vacant agricultural real estates. The researched area was the rural municipality called Krotoszyce, located in South-Western Poland.

Received: 20.04.2019 Accepted: 13.06.2019 Published: 28.06.2019

Keywords:

location factor; location characteristics; agricultural lands; parcel

Full Text:

PDF (Polish)

References

Bastian, Ch.T., McLeod, D.M., Germino, M.J., Reiners, W.A., Blasko, B.J., 2002: Environmental amenities and agricultural land values: a hedonic model using geographical information system data. Ecological Economics, 40,337–349.

Binderman Z., Borkowski B., Szczęsny W., 2009: O pewnych metodach porządkowania i grupowania w analizie zróżnicowania rolnictwa (On arrange methods in analysis of regional differentation of agriculture). Roczniki Nauk Rolniczych, seria G, 96(2).

Bitner A., Litwin U., Michalczewska A., 2017: Cartographic and statistical methods in the analysis of local real estate market as exemplified by Rabka-Zdrój, Geomatics. Land management and Landscape, 1, 7–15, DOI: http://dx.doi.org/10.15576/GLL/2017.1.7

Cellmer R., 2013: Use of spatial autocorrelation to build regression models of transaction prices. Real Estate Management and Valuation, 21(4), s. 65-74, DOI: 10.2478/remav-2013-0038

Cieślak M., 1974: Taksonomiczna procedura prognozowania rozwoju gospodarczego i określenia potrzeb na kadry kwalifikowane (Taxonomic procedure for forecasting economic development and identifying needs for qualified personel). Przegląd Statystyczny, 21.1.

Czekanowski J., 1913: Zarys metod statystycznych w zastosowaniach do antropologii (Outline of statistical methods in anthropology applications). Prace Towarzystwa Naukowego Warszawskiego, 5.

Getis A., Aldstadt J., 2004: Constructing the Spatial Weights Matrix Using

a Local Statistic. Geographical Analisys, 36(2), s. 90-104.

GUS, 2014: Gmina wiejska Krotoszyce, powiat legnicki. Statystyczne Vademecum Samorządowca (Krotoszyce rural municipality, Legnica district. Statistical vademecum of local government). Urząd Statystyczny, Wrocław.

GUS, 2015: Leśnictwo (Forestry). Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.

Hellwig Z., 1968: Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr (Application of the taxonomic method to the typological distribution of countries due to the level of development and resources and structure of qualified personel). Przegląd Statystyczny, 15.4.1968.

Jajuga K., Walesiak M., 2005. Klasyfikacja i analiza danych - teoria

i zastosowania (Classification and analysis of data - theory and applications). Taksonomia, 12.

Jarocka M., 2015: Wybór formuły normalizacyjnej w analizie porównawczej obiektów wielocechowych (The choice of a formula of the data normalization in the comparative analysis of multivariate objects). Economics and Management, 1.

Kopczewska K., 2011: Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R Cran (Econometry and spatial statistics using software R Cran). CEDEWU.PL, Warszawa.

Kulczycki M., Ligas M., 2007: Regresja ważona geograficznie jako narzędzie analizy rynku nieruchomości (Geographically weighted regression as a real estate analysis tool). Geomatics and Environmental Engineering, 1(2).

Longley P., Goodchild M.F., Maguire D.J., Rhind D.W., 2006: GIS. Teoria i praktyka (GIS. Theory and practice). Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

Maleta M., Bielecka E., 2014: Cluster analysis of land properties for the purpose of mass appraisal. SGEM2014, 2, II, s. 129-136, DOI: 10.5593/SGEM2014/B22/S9.017

Maleta M., Całka B., 2015: Examining spatial autocorrelation of real estate features using Moran statistics. SGEM2015, 2, 2, s. 841-848. DOI: 10.5593/SGEM2015/B22/S11.106

Morrison D., 1990: Wielowymiarowa analiza statystyczna (Multidimensional statistical analysis). PWN, Warszawa.

Nilsson P., Johansson S., 2013: Location determinants of agricultural land prices. Jahrbuch für Regional Wissenschaft, 33(1), 1–21. DOI 10.1007/s10037-012-0071-4

Nivens H.D., Kastens T.L., Dhuyvetter K.C., Featherstone A.M., 2002: Using satellite imagery in predicting Kansas farmland values. Journal of Agricultural and Resource Economics, 27, s. 464–480.

Prishchepov A., Radeloff, V.C., Müller D., Dubinin, M., Baumann M., 2011: Determinants of agricultural land abandonment in post-soviet European Russia, “Will the “BRICs Decade” continue? – Prospects for trade and growth” 23-24 June 2011, Halle (Saale), Germany, https://ageconsearch.umn.edu/bitstream/115363/2/Prishchepov_IAMO_Forum_2011.pdf

Sawiłow E., 2009: Zastosowanie metod wielowymiarowej analizy porównawczej dla potrzeb ustalania wartości katastralnych (Use of methods of multidimensional comparative analysis for needs of evaluation of cadastral values). Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości, 17 (1), s. 105-115.

Sawiłow E., 2012: Zastosowanie skalowania wielowymiarowego do wyceny nieruchomości (The use of multidimensional graduating in the pricing of real estate). Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości, 20 (1).

Strahl D. 1978. Propozycja konstrukcji miary syntetycznej (Proposal for the construction of a synthetic measure). Przegląd Statystyczny 25.2.

Upton G., Fingleton B., 1985: Spatial Data Analysis by Example. Wiley, Nowy Jork.

Zeliaś A., Malina A., 1997: O budowie taksonomicznej miary jakości życia. Syntetyczna miara rozwoju jest narzędziem statystycznej analizy porównawczej (On the construction of a taxonomic measure of quality of life. A synthetic measure of development is a tool for statistical comparative analysis). Taksonomia, 4.