This paper seeks to investigate empirically the relationship between the enrolment at public and private higher education institutions (HEIs) and regional growth in Poland. Based on the panel data of 16 voivodeships for the period of 2000-2011, it is established that an increase in the number of students at both types of HEIs has a positive effect on the regional growth. Regardless of the specifications of the regression model, our results demonstrate, supporting the Nelson–Phelps hypothesis, that accumulation of human capital is one of the factors behind economic growth, with no differences detected between public and private HEIs.
The study offers a new reading of innovative environment, which when taken together constitute the basis for thinking about regions, society and space through the lens of smart specialisation. The aim of article is the identification and characterisation of the main features and challenges of smart specialisation, understood as a strategic approach to economic development through targeted support to research and innovation. This approach combines industrial, educational and innovation policies to suggest that countries or regions pinpoint and select a limited number of priority areas for knowledge- -based investments, focusing on their strengths and comparative advantages. In the article, three case studies (from Poland, the Czech Republic and Turkey) of different types of implementation of smart specialisation illustrate the utility of the intelligent policies.
Wykorzystując roczne dane z lat 2000-2019, poddano analizie efekty studiów na kie- runkach technicznych i ekonomicznych dla Polski. Okazało się, że długookresowe efekty edukacyjne (w poziomie) są lepsze dla kierunków technicznych jako czynnik wzrostu regionalnego produktu oraz zmniejszenia liczby osób bezrobotnych. Oddziaływanie krótkookresowe (w pierwszych różnicach) na wzrost regionalny i bezrobocie jest negatywne, niezależnie od kierunku studiów. Ponieważ studiowanie na obu kierunkach ma niekorzystne efekty dla zmiennej edukacyjnej w pierwszych różnicach, to może świadczyć o niewystarczającej jakości inwestycji w zasoby kapitału ludzkiego.
EN
Using annual time series for the period 2000-2019, this article analyses educational effects of the Engineering & Technology and Economics fields of study for Poland. It was found that the long-term education effects (in levels) are in favour of the former, both in terms of regional output growth and reduction in the number of unemployed. The short-term effects (in the first indicated differences) on both regional growth and unemployment are negative, regardless of the field of study. As both fields of study have unfavourable growth effects in the first differences, it indicates insufficient quality of investments in the human capital.
In the paper, we calculate Okun’s coefficients in the regions of Poland. We compare the coefficients estimated for each region separately with the calculations obtained from seemingly unrelated regression (SUR) models. The results reveal that the latter method gives better estimates, because shocks in output are highly correlated across regions. Then, we consider the question concerning the existence of macroeconomic “clubs” among Polish regions. Two such clubs are found: the northwest of Poland and the eastern border region. Finally, some conclusions concerning economic policy preventing unemployment are drawn.
PL
W artykule wyznaczono współczynniki Okuna dla województw Polski. Porównano współczynniki otrzymane na podstawie oszacowań przeprowadzanych osobno dla każdego województwa z wynikami uzyskanymi z zastosowaniem modelu pozornie niezwiązanych regresji (seemingly unrelated regression, SUR). Wyniki pokazują, że druga metoda daje lepsze oszacowania, ponieważ zjawiska szoku w produkcji są silnie skorelowane między regionami. Następnie rozważamy kwestię istnienia makroekonomicznych „klubów” wśród województw Polski. Otrzymane wyniki wskazują na istnienie dwóch takich klubów obejmujących: północno-zachodnią część Polski oraz wschodnie województwa Polski. Ostatecznie przedstawiamy wnioski dotyczące polityki gospodarczej przeciwdziałania bezrobociu.
Współczesne modele wzrostu, obok tradycyjnych zmiennych reprezentujących pracę i kapitał, uwzględniają także indykatory kapitału ludzkiego. Dysproporcje przestrzenne rozwoju podregionów w Polsce skłaniają do podejmowania prób określenia głównych czynników obserwowanych różnic. Celem artykułu jest analiza związków pomiędzy PKB per capita i poziomem kapitału ludzkiego w podregionach (NUTS 3), a także zbadanie zależności przestrzennych w kształtowaniu się każdej z miar. Zaobserwowano, że podregiony o niskich wartościach kapitału ludzkiego wykazują w Polsce Zachodniej tendencję do tworzenia skupień. W kształtowaniu się PKB na mieszkańca nie stwierdzono występowania zależności przestrzennych. Przedstawiono również wyniki estymacji modelu objaśniającego PKB per capita z uwzględnieniem kapitału ludzkiego. Wyniki analizy ekonometrycznej wskazują na istotny, pozytywny wpływ zgromadzonego w podregionie kapitału ludzkiego na PKB per capita. Badanie przeprowadzono na podstawie danych za 2012 r.
EN
The contemporary growth models, apart from the variables representing labour and capital, take into consideration also human capital measures. The spatial disproportions in the level of development of Polish regions give rise to the attempts of defining the factors influencing the differences. The main objective of the paper is the analysis of the relationships between the regional GDP per capita and human capital level in Polish NUTS3 regions. The additional objective is investigating whether the before mentioned phenomena exhibit spatial dependence. It was found that sub-regions with low values of human capital tend to cluster in the western Polish territories. There are no significant spatial relationships in the formation of the GDP per capita. In the second part of the paper, there are presented the estimation results of the model explaining the regional GDP per capita. The results show the significant, positive influence of the human capital level on the GDP. The study was conducted based on data for 2012.
RU
Современные модели роста, рядом с традиционными переменными представляющими труд и капитал, учитывают также Wiadomości Statystyczne nr 6/2016 индикаторы человеческого капитала. Пространственные диспропорции развития субрегионов в Польше приводят к попыткам определения главных факторов наблюдаемых различий. Целью статьи является анализ соединений между ВВП per capita и уровнем человеческого капитала в субрегионах (NUTS 3), а также обследование пространственных взаимосвязей в разработке каждой из мер. Было отмечено, что субрегионы с низкими значениями человеческого капитала, в Западной Польше имеют тенденцию к образованию группировок. В формировнии ВВП на душу населения не отмечаются пространственные взаимосвязи. В статье были представлены также результаты оценки модели объясняющей ВВП per capita в отношении к человеческому капиталу. Результаты эконометрического анализа указывают на важное, положительное влияние накопленного в субрегионе человеческого капитала на ВВП per capita. Обследование было проведено на основе данных за 2012 год.
Wykorzystując zbilansowany zbiór danych panelowych 26 regionów Ukrainy w okresie lat 2002-2012, oszacowano czynniki regionalnego wzrostu regionalnego w ujęciu realnym. Zastosowano estymatory z efektami stałymi (fixed effects) oraz Arellano-Bonda. Spośród standardowych czynników wzrostu gospodarczego, stwierdzono pozytywne oddziaływanie inwestycji w zasoby kapitału fizycznego oraz wzrostu liczby ludności. Wyższa inflacja jest negatywnym czynnikiem wzrostu gospodarczego, w tym jak deprecjacja realnego kursu walutowego ma pozytywne oddziaływanie na ten wskaźnik (oba te rezultaty są standardowymi relacjami makroekonomicznymi). Pozytywny wpływ poziomu eksportu otrzymano wyłącznie dla regionów Wschodniej i Południowej Ukrainy z wyższym poziomem produktu regionalnego (dochodu) na mieszkańca. Według podejścia D’Costa et al. (2013), zbadano zależność otrzymanych wyników od luki dochodu pomiędzy poszczególnymi regionami a regionem granicznym – z najwyższym poziomem dochodu, tzn. stolicznym miastem Kijowem. Podobnie do innych badan (Crespo Cuaresma et al. 2009; Ledyaeva, Inden 2008), otrzymano świadczenia na korzyść konwergencji warunkowej jak to uwyraźnia negatywna relacja między początkowym poziomem produktu na mieszkańca a stopa wzrostu dochodu w następnych latach. Jak to sugerują odpowiednie współczynniki regresyjne, konwergencja warunkowa jest mocniejszą wśród regionów z wyższym poziomem dochodu niż wśród regionów z niższym poziomem dochodu. Rezultaty są odporne na wybór estymatorów oraz specyfikacji modelu regresyjnego.
EN
In this paper, determinants of real regional per capita growth were estimated using a balanced panel data set consisting of 26 Ukrainian regions for the period from 2002 to 2012. The Arellano-Bond dynamic panel data estimation technique was applied. Among the traditional factors of economic growth, positive effects of investments in physical capital and population growth (for the high-income regions only) were found. Higher inflation and a larger share of rural population are negative regional growth factors, while the depreciation of the real exchange rate and increase in the export of goods has an opposite pro-growth impact. As suggested by the lagged level of the output coefficients, conditional convergence is faster among the high-income regions. The results are robust to the choice of estimators and regression model specifications.
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.