Truck driver decisions in perishable cargo transport: The case of agricultural and food trade in East Africa

• Autorzy: Motouri W. , Florkowski W.J.

Warianty tytułu

PL

Decyzja kierowcy ciezarowki o przewozie towarow psujacych sie: Studium przypadku handlu towarami rolnymi i zywnoscia w Afryce Wschodniej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Korytarz Północny (ang. Northern Corridor – NC) jest główną drogą łączącą kraje nieposiadające dostępu do morza z portem w Mombasie i droga ta jest często używana do przesyłki towarów, w tym ładunków szybko psujących się. Badano, w jaki sposób czynniki, takie jak: rodzaj ciężarówki, warunki pracy i osobowość kierowcy wpływają na decyzje kierowcy o przyjęciu do transportu ładunku szybko psującego się i o wielkości przewożonego ładunku. Równania dotyczące decyzji i wielkości ładunku obliczono na podstawie danych z badań ankietowych zebranych od kierowców ciężarówek podczas rozmów na przejściu granicznym pomiędzy Kenia a Ugandą we wrześniu i w październiku 2018 roku. Wyniki badań ankietowych pokazują, że kierowcy – właściciele ciężarówek oraz kierowcy będący obywatelami Kenii chętniej przyjmowali ładunki łatwo psujące się i transportowali większą ilość takiego towaru niż kierowcy pracujący dla firm przewozowych. Negatywny efekt wiązał się także z organizacją pracy kierowcy według terminarza oraz z wiekiem samej ciężarówki, prawdopodobnie z uwagi na ryzyko awarii podczas podroży.

• Wydawca: -
• Czasopismo: Annals of the Polish Association of Agricultural and Agrobusiness Economists
• Rocznik: 2019
• Tom: 21
• Numer: 3
• Opis fizyczny: p.324-331,ref.

Twórcy

autor

Motouri W.

• Department of Agricultural and Applied Economics, The University of Georgia, Conner Hall, Athens, Georgia 30506, USA

autor

Florkowski W.J.

• Department of Agricultural and Applied Economics, The University of Georgia, 1109 Experiment St., 212 Stuckey Building Griffin, Georgia 30223-1797, USA

Bibliografia

• AfDB (African Development Bank). 2018. East Africa Economic outlook. Macroeconomic developments and manufacturing comparative advantage and competitiveness. Abidjan: African Development Bank.
• Eberhard-Ruiz Andreas, Linda Calabrese. 2018. Trade facilitation, transport costs and the price of trucking services in East Africa, https://mpra.ub.uni- muenchen.de/87150.
• Kafeero Edward. 2007. Customs and trade facilitation in East African Community (EAC). World Customs Journal 2 (1): 63-71.
• Kamuruchi Grace M. 2013. Factors influencing cargo transportation by road: A case of Maersk Sealand, a transportation company in Kenya. Nairobi: University of Nairobi.
• KCB (Kenya Central Bank). 2018. Kenya Central Bank Indicative Exchange Rates 2018, https://www.centralbank.go.ke/forex/, access: 10.01.2018.
• KNBS (Kenya National Bureau of Statistics). 2018. Economic survey 2018. KNBS, https://www.knbs.or.ke/economic-survey-2018-launched/economic-survey-2018/.
• Lirn Taih Cherng, Rong Der Wong. 2013. Determinants of grain shippers’ and importers’ freight transport choice behaviour. Production Planning & Control 24 (7): 575-588.
• McGinnis Michael A. 1979. Shipper attitudes toward freight transportation choice: a factor analytic study. International Journal of Physical Distribution & Materials Management 10 (1): 25-34.
• TEA (Trademark East Africa). 2018. High economic growth projected for East Africa Region, https://www.trademarkea.com/news/high-economic-growth-projected-for-east-africa-region/, access: 10.01.2018.
• The East African. 2016. Intra-EAC trade falls to $5.65 billion, https://www.theeastafrican.co.ke/business/Intra-EAC-trade-falls-to--5-63-billion-/2560-3255878-14eme5t/index.html.
• Tongzon Jose L. 2009. Port choice and freight forwarders. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review 45 (1): 186-195.
• Van der Laan L. 1993. Boosting agricultural exports? A ‘marketing channel’ perspective on an African dilemma. African Affairs 92: 173-201.
• WB (The World Bank). 2009. The Little Data Book on Africa 08/09. Washington: World Bank.
• Wooldridge Jeffrey M. 2002. Econometric analysis of cross section and panel data. Cambridge: MIT Press.

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0013.3385