Przejdź do treści
Ekonomiczne Problemy Usług

Wcześniej: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Ekonomiczne Problemy Usług

nr 131 (1) 2018

Przyczynek do dyskusji o klasyfikacji województw w Pol-sce pod względem innowacyjności

DOI: 10.18276/epu.2018.131/1-16
Cytuj

Pełny tekst jest dostępny

ISSN:1896-382X
eISSN:2353-2866
Autorzy: Rafał Klóska
Uniwersytet Szczeciński Wydział Zarządzania i Ekonomiki Usług
Słowa kluczowe: innowacyjność klasyfikacja analiza statystyczna
Data publikacji całości:2018-05-24
Liczba stron:9 (159-167)
OAI-PMH:Metadane
Klasyfikacja JEL: O18 C19 R59
Cited-by (Crossref) ?: Włącz JavaScript, aby pobrać dane cytowań.
CC BY-SA Open Access DOAJ
Kod QR

Abstrakt

Ewolucja poglądów teoretycznych, zmiana paradygmatów oraz obserwowane procesy i zjawiska zachodzące na świecie powodują, że aktualnie fundamentalny staje się rozwój oparty na wiedzy i innowacjach, także w wymiarze mezoekonomicznym. W drugiej dekadzie XXI wieku to właśnie innowacyjność jest coraz częściej łączona z rozwojem, postępem czy wprowadzaniem korzystnych zmian w gospodarce. Innowacyjność regionów jest terminem powszechnie dziś używanym i intuicyjnie rozumianym, ale jego wielowymiarowość powoduje, że pomiar pozostaje niejednoznaczny. Celem opracowania jest przedstawienie skwantyfikowania tego obszaru badawczego i zobrazowanie wyników grupowania województw w Polsce pod względem innowacyjności.

PDF

Pobierz PDF
Podgląd PDF

Otwórz PDF

Bibliografia (22)
  1. Basiura, B. (2005). Empiryczny test jednorodności dla metody Warda stosowanej do analizy zbioru województw Polski. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 1076.
  2. Budziewicz-Guźlecka, A. (2014). Rola działalności naukowo-badawczej w rozwoju gospodarki opartej na wiedzy. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Ekonomiczne Problemy Usług, 112.
  3. Budziewicz-Guźlecka, A., Drab-Kurowska, A. (2009). Zarządzanie wiedzą w dobie Nowej Gospo-darki. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Ekonomiczne Problemy Usług, 35.
  4. Czaplewski, M. (2011). Oddziaływanie telekomunikacji na nowe formy działalności gospodarczej. W: H. Babis, K. Flaga-Gieruszyńska (red.), Rynek usług telekomunikacyjnych (s. 344–395). Warszawa: LEX a Wolters Kluwer business.
  5. Czaplewski, M. (2015). Wykorzystywanie technologii informacyjno-komunikacyjnych we wspie-raniu podstawowych kierunków rozwoju polskich firm ubezpieczeń gospodarczych. Zeszy-ty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, 852. Ekonomiczne Problemy Usług, 117, 341–348.
  6. Czyżycki, R. (2012). Badanie rozwoju społeczno-gospodarczego województw – wpływ metodyki badań na uzyskane wyniki. Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej w Poznaniu, 42.
  7. Drab-Kurowska, A. (2010). Poziom technologii informatycznych w przedsiębiorstwach wojewódz-twa zachodniopomorskiego. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Ekonomiczne Problemy Usług, 57.
  8. Górecka, D., Muszyńska, J. (2011). Analiza przestrzenna innowacyjności polskich regionów. Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 253.
  9. Grabiński, T. (1992). Metody taksonometrii. Kraków: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie.
  10. Grabiński, T., Sokołowski, A. (1984). Z badań nad efektywnością wybranych procedur taksono-micznych. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie, 181.
  11. Janasz, W. (2011). Innowacje w zrównoważonym rozwoju organizacji. Warszawa: Difin.
  12. Jajuga, K. (1984). O sposobach określania ilości klas w zagadnieniach klasyfikacji i klasyfikacji rozmytej. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 262.
  13. Klóska, R. (2015). Innowacyjność jako determinanta rozwoju regionalnego w Polsce. Szczecin: Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego.
  14. Klóska, R. (2017). Innowacyjność a rozwój społeczno-gospodarczy w Polsce. Ekonomiczne Prob-lemu Usług, 1 (126).
  15. Milligan, G.W. (1996). Clustering Validation: Results and Implications for Applied Analyses. W: P. Arabie, L. J. Hubert, G. de Soete (red.), Clustering and Classification. Singapore: World Scientific.
  16. Milligan, G.W., Cooper M.C. (1985). An Examination of Procedures for Determining the Number of Clusters in a Data Set. Psychometrika, 2.
  17. Paradysz, J. (2012). Statystyka regionalna: stan, problemy i kierunki rozwoju. Przegląd Statystycz-ny, 2.
  18. Podolec, B., Szymanowicz, K. (1984). Próba usystematyzowania miar podobieństwa. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie.
  19. Pomykalski, A. (2001). Zarządzanie innowacjami. Globalizacja, konkurencja, technologia infor-macyjna. Warszawa–Łódź: Wydawnictwo Naukowe PWN.
  20. Walesiak, M. (1988). Sposoby wyznaczania optymalnej liczby klas w zagadnieniu klasyfikacji hierarchicznej. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego, 449.
  21. Walesiak, M. (1993). Statystyczna analiza wielowymiarowa w badaniach marketingowych. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego, 654.
  22. Ward, J.H. (1963). Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the Ameri-can Statistical Association, 58.