Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "EiS" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Innowacyjność regionów w Polsce – stan i uwarunkowania
Innovativeness of the regions in Poland – state and conditions
Autorzy:
Kaliszczak, Lidia
Rabiej, Ewelina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1996397.pdf
Data publikacji:
2021-12-31
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
Tematy:
innowacyjność
metodologia EIS
wskaźniki innowacyjności
regiony Polski
innovation
EIS methodology
innovation indicators
regions of Poland
Opis:
Celem pracy jest ocena zróżnicowania stopnia innowacyjności polskich regionów. Do analizy wykorzystano 21 wskaźników cząstkowych zgrupowanych w czterech obszarach opisujących poziom innowacji w każdym regionie (warunki ramowe, inwestycje, działania innowacyjne, oddziaływanie). Dane pochodziły z European Innovation Scoreboard 2021. W badaniu zastosowano metodę wzorca rozwoju Hellwiga. Na podstawie zmiennej syntetycznej utworzono ranking oraz wyodrębniono grupy typologiczne regionów o podobnym stopniu rozwoju w każdym rozważanym obszarze. Otrzymane wyniki porządkowania i klasyfikowania poszczególnych województw pozwoliły na ukazanie dystansu dzielącego poszczególne regiony od siebie pod względem badanego zjawiska, a także umożliwiły na jakościowe i ilościowe ujęcie występujących dysproporcji. Najbardziej innowacyjnym regionem w Polsce jest wydzielony statystycznie region stołeczny warszawski. Jednocześnie wyraźnie widać duży dystans pozostałej części województwa mazowieckiego i konieczność dalszej koncentracji środków z Unii Europejskiej stymulujących jego rozwój. Do liderów innowacyjności, oprócz regionu warszawskiego, należy zaliczyć województwa: małopolskie, pomorskie oraz dolnośląskie. Stosunkowo wysoką pozycję zajmuje region podkarpacki – w obszarze inwestycji, działań innowacyjnych oraz wpływu (na zatrudnienie, sprzedaż innowacyjnych produktów i zrównoważony rozwój) sytuując się w grupie II. Natomiast jego słabością są warunki ramowe (kapitał ludzki, atrakcyjne systemy badawcze i cyfryzacja). Najniższy poziom innowacyjności odnotowały natomiast wspomniany region mazowiecki (poza Warszawą), świętokrzyski, zachodniopomorski oraz warmińsko-mazurski. Każdy region wyróżnia określona specyfika, stąd uzyskane wyniki mogą stanowić ważne informacje dla samorządów do przyjęcia kierunków działań dynamizujących proces budowania regionalnych systemów innowacji.
The aim of the study was to assess the diversification of the degree of innovation in the Polish regions. For the analysis 21 partial indicators were used, these were grouped into four areas describing the level of innovation in each region (framework conditions, investments, innovative activities, influence). The data was taken from the European Innovation Scoreboard 2021. Hellwig’s development pattern method was used in the research. A ranking was created based on the synthetic variable, and typological groups of regions were extracted with a similar development level in each of the assessed areas. The results obtained from organizing and classifying individual voivodeships showed the distance between individual voivodeships with regard to the examined criteria, and allowed for the creation of a qualitative and quantitative description of the existing disproportions. The most innovative region in Poland is the statistically separate Warsaw capital district. At the same time, the difference between the rest of the Mazowiecki region and its capital is clearly visible, as well as the necessity to further concentrate European Union resources there in order to stimulate the development of the region. Among the leaders of innovation, apart from the Warsaw district, are the Małopolski, Pomorski, and Dolnośląski regions. The Podkarpacki region holds a relatively high position in the areas of investment, innovative activities and influence (concerning employment, selling innovative products and sustainable development), and is situated to the second (II) group. On the other hand its weakness include its framework conditions (human capital, attractive research systems and digitalization). The lowest level of innovation was recorded in the aforementioned Mazowieckie region (excluding Warsaw), and in the Świętokrzyski, Zachodniopomorski, and Warmiński-mazurski regions. Each voivodeship is distinguished by its specificity, hence the obtained results may constitute important indicators for local governments to adopt courses of action to stimulate the process of building regional innovation systems.
Źródło:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2021, 68; 114-131
1898-5084
2658-0780
Pojawia się w:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Principal components of innovation performance in European Union countries
Główne składowe innowacyjności w krajach Unii Europejskiej
Autorzy:
Kleszcz, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1813754.pdf
Data publikacji:
2021-08-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
innovation
European Innovation Scoreboard
EIS
principal component analysis
PCA
innowacje
Europejski Ranking Innowacyjności
analiza głównych składowych
Opis:
Innovation is one of the main determinants of economic development. Innovative activity is very complex, thus difficult to measure. The complexity of the phenomenon poses a great challenge for researchers to understand its determinants. The article focuses on the problem of innovation-related geographical disparities among European Union countries. Moreover, it analyses the principal components of innovation determined on the basis of the European Innovation Scoreboard (EIS) dimensions. The aim of the paper is to identify the principal components of the innovation index which differentiate countries by analysing the structure of the correlation between its components. All calculations were based on indicators included in the EIS 2020 Database, containing data from the years 2012–2019. A comparative analysis of the studied countries’ innovation performance was carried out, based on the principal component analysis (PCA) method, with the purpose of finding the uncorrelated principal components of innovation which differentiate the studied countries. The results were achieved by reducing a 10-dimensional data set to a 2-dimensional one, for a simpler interpretation. The first principal component (PC1) consisted of the human resources, attractive research systems, and finance and support dimensions (understood as academia and finance). The second principal component (PC2), involving the employment impacts and linkages dimensions, was interpreted as business-related. PC1 and PC2 jointly explained 68% of the observed variance, and similar results were obtained for the 27 detailed indicators outlined in the EIS. We can therefore assume that we have an accurate representation of the information contained in the EIS data, which allows for an alternative assessment and ranking of innovation performance. The proposed simplified index, described in a 2-dimensional space, based on PC1 and PC2, makes it possible to group countries in a new way, according to their level of innovation, which offers a wide range of application, e.g. PC1 captures geographic disparities in innovation corresponding to the division between the old and new EU member states.
Innowacyjność należy do głównych wyznaczników rozwoju gospodarczego. Działalność innowacyjna jest bardzo złożona, a przez to trudna do zmierzenia. Dużym wyzwaniem dla badaczy jest także poznanie uwarunkowań tego zjawiska. W artykule skupiono się na problemie zróżnicowania terytorialnego innowacyjności wśród krajów Unii Europejskiej, a także a Uniwersytet Jana Kochanowskiego w Kielcach, Wydział Nauk Ścisłych i Przyrodniczych, Instytut Geografii i Nauk o Środowisku, Polska / Jan Kochanowski University of Kielce, Faculty of Natural Sciences, Institute of Geography and Environmental Sciences, Poland. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0450-5247. E-mail: agakleszcz87@gmail.com. © Główny Urząd Statystyczny A. KLESZCZ Principal components of innovation performance in European Union countries 25 na analizie głównych składowych innowacyjności wyznaczonych przy wykorzystaniu wskaźników uwzględnianych w Europejskim Rankingu Innowacyjności (European Innovation Scoreboard – EIS). Celem badania omawianego w artykule jest identyfikacja głównych składowych innowacyjności różnicujących kraje na podstawie analizy struktury korelacji. Obliczenia oparto na wskaźnikach zawartych w bazie EIS 2020, obejmujących 2012–2019. Przeprowadzono analizę porównawczą krajów pod kątem wydajności innowacyjnej przy użyciu metody analizy głównych składowych (PCA), aby znaleźć nieskorelowane główne składowe innowacji różnicujące kraje. Wyniki uzyskano dzięki zredukowaniu 10-wymiarowego zestawu danych do zestawu 2-wymiarowego, łatwiejszego do interpretacji. Pozwoliło to wyróżnić pierwszą główną składową (PC1) zawierającą zasoby ludzkie, atrakcyjne systemy badawcze, finanse i wsparcie rozumiane jako środowisko akademickie i finanse. Druga główna składowa (PC2), obejmująca wpływ na zatrudnienie i sieć powiązań, jest interpretowana jako związana z biznesem. Składowe PC1 i PC2 wyjaśniły łącznie 68% wariancji; podobne wyniki uzyskano dla zestawu 27 szczegółowych wskaźników uwzględnianych w EIS. Można zatem uznać, że daje to dokładną reprezentację danych EIS, która zapewnia alternatywną ocenę i ranking wyników w zakresie innowacji. Zaproponowany uproszczony indeks innowacyjności, opisany w przestrzeni dwuwymiarowej, opierający się na PC1 i PC2, umożliwia nowy sposób grupowania krajów i może mieć szerokie zastosowanie, np. PC1 przedstawia geograficzne zróżnicowanie innowacji odpowiadające podziałowi na kraje członkowskie starej i nowej Unii.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 8; 24-45
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The innovation gap between the new members of the European Union and the average level of EU innovation
Luka innowacyjna nowych krajów członkowskich Unii Europejskiej
Autorzy:
Dworak, Edyta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/28407262.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
innowacyjność
luka innowacyjna
Europejska Tablica Innowacyjności
sumaryczny wskaźnik innowacyjności
innovation
innovation gap
European Innovation Scoreboard (EIS)
Summary Innovation Index
Opis:
Innowacyjność jest uznawana we współczesnym świecie za jeden z najważniejszych czynników determinujących tempo wzrostu gospodarczego i poziom dobrobytu ekonomicznego. Czynnikami determinującymi rozwój są dziś działalność badawczo-rozwojowa (B+R), działalność innowacyjna oraz kapitał ludzki. Celem artykułu jest ocena wyników analizy mającej na celu oszacowanie luki innowacyjnej pomiędzy nowymi członkami Unii Europejskiej a średnim poziomem innowacyjności UE w latach 2004–2022. Artykuł formułuje tezę badawczą, która zakłada, że nowe kraje członkowskie UE nie nadrobiły luki innowacyjnej w stosunku do średniej unijnej w latach 2004–2022. Wyniki analizy potwierdzają tę tezę dla wszystkich krajów z wyjątkiem Estonii i Cypru. Porównanie opiera się na Sumary Innovation Index (SII), który został opracowany przez Komisję Europejską w ramach European Innovation Scoreboard (EIS). W artykule dokonano przeglądu literatury dotyczącej luki innowacyjnej. Zastosowano metody analizy opisowej, statystycznej analizy danych oraz analizy porównawczej. Wykorzystano dane statystyczne z European Innovation Scoreboard w latach 2004–2022.
In the modern world innovation is considered as one of the most important factors determining the rate of economic growth and the level of economic prosperity. The factors determining its development are today research and development activity (R&D), innovative activity and human capital. The aim of the paper is to assess the results of analysis aimed at estimating an innovation gap between new members of the European Union (Countries that joined the European Union in 2004 and later ) and the average level of innovation of the EU in the years 2004–2022. The paper is an introduction to further research including an analysis of the innovative capacity and innovative position of the surveyed countries, as well as an analysis of their innovative effectiveness with more in-depth exploration of the reasons for the convergence/divergence in innovation performance. The paper formulates the research thesis that assumes that the new member states of the EU did not catch up with an innovation gap in relation to the EU average in the years 2004–2022. The results of the analysis confirm this thesis for all countries except Estonia and Cyprus. The comparison is based on the Summary Innovation Index (SII), which was developed by the European Commission within the European Innovation Scoreboard (EIS). The paper reviewed the literature on the innovation gap. Descriptive analysis, statistical data analysis and comparative analysis methods were applied along with statistical data from the European Innovation Scoreboard in the period 2004–20022.
Źródło:
Ekonomia Międzynarodowa; 2022, 39; 132-142
2082-4440
2300-6005
Pojawia się w:
Ekonomia Międzynarodowa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Innowacyjność krajów Unii Europejskiej
Innovation in European Union Countries
Autorzy:
Stec, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/575742.pdf
Data publikacji:
2009-12-31
Wydawca:
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Analiz Ekonomicznych
Tematy:
innovation
European Union
European Innovation Scoreboard (EIS)
Summary Innovation Index (SII)
Hellwig’s development model
Spearman’s rank correlation coefficient
Opis:
The paper sets out to evaluate the innovativeness of European Union member states and determine Poland’s standing in a league table of EU economies in terms of innovation. The analysis is based on innovation indices reported by the European Commission, specifically the European Innovation Scoreboard (EIS) for 2004-2008 and the Summary Innovation Index (SII). The author determines the innovation scores of individual countries by calculating a 2004-2008 summary innovation index for EU members using a method based on Z. Hellwig’s development model.The results are compared against those quoted in European Commission reports. The research showed that both the method proposed by the European Commission and the Hellwig development model can be used to measure innovation in EU countries, Stec says. This is confirmed by a high level of correlation between the results as reflected by Spearman’s rank correlation coefficient. The author compares Poland with other EU economies in terms of innovation. This comparison reveals that the Polish economy is still at an early stage of innovation, Stec says. In the EIS, Poland was classified among catching-up economies, and in Hellwig’s method it was grouped together with countries with a low level of innovation. The author also analyzes the strengths and weaknesses of the Polish economy in terms of innovation.
Źródło:
Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics; 2009, 236, 11-12; 45-65
2300-5238
Pojawia się w:
Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Innovation Gap between the Polish Economy and the European Union
Luka innowacyjna między polską gospodarką a Unią Europejską
Autorzy:
Dworak, Edyta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1024080.pdf
Data publikacji:
2020-09-21
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
innowacja
innowacyjność
luka innowacyjna
Europejska Tablica Innowacji
sumaryczny indeks innowacji
innovation
innovativeness
innovation gap
European Innovation Scoreboard (EIS)
Summary Innovation Index (SII)
Opis:
Knowledge and innovations are considered to be among the most important factors that determine the pace and quality of economic growth. Therefore, Poland is facing a serious challenge to effectively transform its economy into an innovative economy capable of competing with the most developed countries. The aim of the paper is to present the results of analysis aimed at estimating the innovation gap between Poland and the European Union countries on the basis of the Summary Innovation Index (SII), which was developed by the European Commission within the European Innovation Scoreboard (EIS) in the years 2010–2018. It reviewed the literature on the innovativeness of economies and the innovation gap. Descriptive analysis, statistical data analysis and comparative analysis methods were applied. Statistical data from the European Innovation Scoreboard 2019 were used. The paper formulates a research thesis that assumes that the level of innovativeness of the Polish economy in the analyzed period remained at a lower level than the EU average and therefore there is still an innovation gap between the Polish economy and the average for European Union countries. The results of the analysis confirm this thesis.
Wiedza i innowacje są uznawane za jeden z najistotniejszych czynników determinujących tempo i jakość wzrostu gospodarczego. Przed Polską staje poważne wyzwanie efektywnego przekształcenia jej gospodarki w gospodarkę innowacyjną, zdolną do konkurowania z najbardziej rozwiniętymi krajami. Celem artykułu jest oszacowanie luki innowacyjnej między Polską a krajami Unii Europejskiej na podstawie sumarycznego indeksu innowacyjności, opracowanego przez Komisję Europejską w ramach European Innovation Scoreboard (Europejskiej Tablicy Innowacji) w latach 2010–2018. Dokonano w nim przeglądu literatury na temat innowacyjności gospodarek i luki innowacyjnej. Zastosowano metody analizy opisowej, analizy danych statystycznych w czasie i analizy porównawczej. W badaniu wykorzystano dane statystyczne pochodzące z European Innovation Scoreboard 2019. W artykule sformułowano tezę badawczą, która zakłada, że w analizowanym okresie poziom innowacyjności polskiej gospodarki utrzymuje się na niższym poziomie od średniej unijnej, a zatem wciąż istnieje luka innowacyjna między polską gospodarką a średnią dla krajów Unii Europejskiej. Wyniki przeprowadzonej analizy potwierdzają tę tezę.
Źródło:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2020, 23, 3; 63-73
1508-2008
2082-6737
Pojawia się w:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies