The Synthetic Measure of the Level of Smart Growth in the European Union Countries

• Authors: Skordzka, Iwona

Abstracts

EN

The issue of smart growth is a relatively new one, yet it has already been discussed by a few authors. According to the definition proposed by the European Commission, smart growth it is growth based on two pillars: knowledge and innovation. Smart growth is difficult to measure due to its complexity, multidimensionality, unobservability. The aim of the paper is construction of the synthetic measure of the level of smart growth. The research focuses on the 28 European Union countries in 2013.

Keywords

EN

smart growth; Europe 2020 strategy; European Union; Hellwig’s synthetic measure of development

• Publisher: Wydawnictwo Uniwersytetu w Białymstoku
• Journal: Optimum. Studia Ekonomiczne
• Year: 2016
• Volume: 5(83)

Dates

published

2016

Contributors

author

Skordzka, Iwona

References

• Bal-Domańska B., 2013, Does Smart Growth Enhance Economic Cohesion? An Analysis by the Level of Research and Development Activities Intensity, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, No. 286, Wrocław.
• Becla A., 2010, Wady i zalety metody KAM (Knowledge Assessment Methodology) służącej do identyfikacji poziomu zaawansowania gospodarki opartej na wiedzy, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, No. 139, Wrocław.
• Chen D. H. C., Dahlman C. J., 2005, The Knowledge Economy, the KAM Methodology and World Bank Operations, World Bank Institute, http://siteresources.worldbank.org/INTUNIKAM/Resources/2012.pdf (accessed: 19.05.2016).
• Europe 2020. A European Strategy for Smart, Sustainable and Inclusive Growth, 2010, European Commission, Brussels.
• Gospodarka oparta na wiedzy, 2007, (ed.) W. Welfe, Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Gospodarka oparta na wiedzy, 2011, (ed.) B. Poskrobko, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Białymstoku, Białystok.
• Handbook on Constructing Composite Indicators. Methodology and User Guide 2008, OECD, http://www.oecd.org/std/42495745.pdf (accessed: 07.11.2016).
• Hellwig Z., 1968, Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom rozwoju i strukturę wykwalifikowanych kadr, „Przegląd Statystyczny”, Z. 4.
• Hollanders H, van Cruysen A. 2008, Rethinking the European Innovation Score-Board: A New Methodology for 2008-2010, PRO INNO/INNO Metrics.
• Hwang C. L., Yoon K., 1981, Multiple Attribute Decision-Making: Methods and Applications, Springer-Verlag, Berlin – Heidelberg – New York.
• Innovation Union Scoreboard 2015, 2015, European Commission, Brussels.
• Markowska M., Strahl D., 2012, European Regional Space Classification Regarding Smart Growth Level, „Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe”, No. 4.
• Nowak E., 1990, Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodarczych, Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Piech K., 2009, Wiedza i innowacje w rozwoju gospodarczym: w kierunku pomiaru i współczesnej roli państwa, Instytut Wiedzy i Innowacji, Warszawa.
• Sobczak E., 2014, Harmonijność inteligentnego rozwoju regionów Unii Europejskiej, Prace Naukowe UE we Wrocławiu, No. 328, Wrocław.
• Strahl D., 2014, Klasyfikacja europejskiej przestrzeni regionalnej ze względu na filary inteligentnego rozwoju z wykorzystaniem referencyjnego systemu granicznego, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, No. 327, Wrocław.
• Working Together for Growth and Jobs – A New Start for the Lisbon Strategy, 2005, Communication to the Spring European Council, European Commission, Brussels.
• Zeliaś A., 2000, Taksonomiczna analiza przestrzennego zróżnicowania poziomu życia w Polsce w ujęciu dynamicznym, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.

Identifiers

URI

http://hdl.handle.net/11320/5262

DOI

10.15290/ose.2016.05.83.07