Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 4

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  pomiar innowacyjności
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Content available remote

Znaczenie innowacyjności w gospodarce regionów

100%
PL
Innowacyjność jako narzędzie przedsiębiorczości jest jednym z najważniejszych zasobów wpływających na tempo procesów gospodarczych. Skupia się ona w głównej mierze na określaniu pozycji konkurencyjnej przedsiębiorstw, sektorów gospodarki, poszczególnych państw, regionów, gmin oraz integrujących się krajów. Innowacyjność gospodarki określa się najczęściej jako motywację uczestników procesów gospodarczych do ciągłego poszukiwania nowych wyników badań, nowych koncepcji i pomysłów do wytwarzania ulepszonych urządzeń, materiałów oraz usług kierowanych na rynek. Innowacyjność regionu jest funkcją takich cech, jak: motywacja, zdolności przedsiębiorstw do poszukiwania nowych pomysłów, koncepcji i wynalazków oraz ulepszania już powstałych, współpracy między przedsiębiorstwami, lokalnych umiejętności i doświadczeń, współpracy sfery publicznej z przedsiębiorstwami, współpracy nauki z przedsiębiorstwami. Efektywność tych powiązań przenosi się na stopień generowania oraz absorpcji innowacji w regionie. Przedmiotem niniejszego opracowania jest określenie znaczenia innowacyjności w gospodarce regionów. Celem stało się wskazanie roli innowacji w procesie konkurencyjności regionów. Pomiar innowacyjności jest bowiem istotnym narzędziem różnicowania regionów, pozwalającym wskazać na obszary, od których zależy ich poziom rozwoju. Z przeprowadzonej analizy wynika, że w procesie tworzenia nowych technologii, przenikania innowacji i zarządzania transferem, najważniejsza jest współpraca przedsiębiorstw i naukowców, będąca podstawowym poziomem wzajemnych relacji w regionie. Władza samorządowa nie uczestniczy bezpośrednio w tworzeniu technologii, ale odgrywa bardzo ważną rolę w tworzeniu warunków do kształtowania GOW, często też sama kreuje transfer technologii z nauki do biznesu.
EN
Innovation as an entrepreneurial tool is one of the most important resources influencing the pace of economic processes, focusing primarily on determining the competitive position of enterprises, sectors of economy, individual states, regions, municipalities and integrating countries. Business innovation is most often referred to as the motivation of business process participants to continually seek new research and new ideas, to produce improved equipment, materials, and services targeted to the marketplace. Innovation of the region is a function of motives, the ability of companies to seek new ideas, concepts and inventions, and to improve existing ones, co-operation between enterprises, local skills and experience, co-operation between the public sphere and enterprises, co-operation between science and business. The efficiency of these relationships is transferred to the degree of generation and absorption of innovation in the region. The subject of the study is to determine the importance of innovation in the economy of regions. The aim of the study is to show the role of innovation in the process of regions’ competitiveness. Measurement of innovation is an important tool for diversifying regions, allowing to indicate the areas on which their level of development depends The analysis shows that in the process of creating new technologies, infiltration of innovations, transfer management, the most important is the cooperation of enterprises and scientists, which is the basic level of mutual relations in the region. Local government does not participate directly in the creation of technology, but it plays a very important role in creating the conditions for shaping the KBE, often it creates the transfer of technology from science to business.
EN
The aim of the paper is to propose an new approach to measure the innovativeness of an organization, which is based on comparing the innovativeness of an organization to the innovativeness of the pattern and anti-pattern, as well as to present the results of an empirical study in which the method proposed was used. The synthetic measure of innovativeness takes into account four variables, which jointly determine the innovativeness of the organization in comparison to the pattern and anti-pattern entity. The empirical study was conducted on a sample of 87 international corporations organized in the form of a capital group using the CATI method. The research conducted confirms the possibility of using the authors’ synthetic measure of innovation, and the results of the empirical study indicate low innovativeness of organizations surveyed - the majority of the entities surveyed are characterized by medium, low or very low innovativeness.
PL
Celem artykułu jest zaproponowanie autorskiego podejścia do pomiaru innowacyjności organizacji, które bazuje na porównaniu innowacyjności organizacji do poziomu innowacyjności wzorca i antywzorca, jak również przedstawienie wyników badań empirycznych, w których zastosowano autorską metodę pomiaru. Zaproponowana syntetyczna miara innowacyjności uwzględnia cztery zmienne cząstkowe, które łącznie wyznaczają poziom innowacyjności organizacji w porównaniu z wzorcowym oraz antywzorcowym podmiotem. Badania empiryczne zostały przeprowadzone na próbie 87 korporacji międzynarodowych zorganizowanych w formie grupy kapitałowej przy wykorzystaniu metody CATI. Przeprowadzone postępowanie badawcze potwierdza możliwość wykorzystania autorskiej syntetycznej miary innowacyjności, a wyniki badań empirycznych wskazują na niską innowacyjność zbadanych organizacji – zdecydowana większość zbadanych podmiotów charakteryzuje się średnią, niską lub bardzo niską innowacyjnością.
EN
This paper presents the scale of innovation in the European Union countries with special focus on the measurement of innovation and possibilities of implementation of financial mechanisms and institutional solutions in low innovation level countries, particularily in Poland.
PL
Artykuł nie zawiera abstraktu w języku polskim
EN
The growing interest in measuring economic and social phenomena that are difficult to observe directly increases the need for researchers to broaden the use of multivariate statistical analysis methods. The ease of interpreting results presented in the form of rankings makes it common practice to use different methods of linear ordering of objects. If the appropriate assumptions are met, the determined set of variables allows for the construction of a synthetic measure whose ordered values provide a ranking. Such a statistical approach is quite often used in assessing the level of innovativeness of economies, and the literature abounds in various innovation indices. The starting point of this paper is a set of 27 variables on the basis of which the Summary Innovation Index is developed. After verifying the statistical assumptions and reducing the database to 21 diagnostic factors, the authors construct a total of nine innovation rankings, using different methods of linear ordering and selected procedures for normalisation of variables. The aim of the paper is therefore to assess the impact of selected methods of linear ordering (Hellwig’s method, TOPSIS method, GDM method) and various procedures for normalising variables (classic standardisation, positional standardisation, quotient transformation) on the final ranking of the EU Member States due to the level of their innovation performance. The obtained results confirm that the applied method of linear ordering and the selection of the normalisation procedure have an impact on the final ranking of the examined objects – in this case, the final ranking of the EU Member States due to the level of their innovativeness analysed in the presented research.
PL
Rosnące zainteresowanie pomiarem zjawisk ekonomicznych i społecznych, trudnych do bezpośredniego zaobserwowania, wzmaga potrzebę badaczy do szerszego stosowania metod wielowymiarowej analizy statystycznej. Łatwość interpretacji wyników przedstawianych w formie rankingów sprawia, że powszechnością staje się korzystanie z różnych metod porządkowania liniowego obiektów. Przy spełnieniu odpowiednich założeń, wyodrębniony zbiór zmiennych pozwala na budowę zmiennej syntetycznej, której uporządkowane wartości dają ranking. Takie podejście statystyczne jest dość często stosowane w ocenie poziomu innowacyjności gospodarek, literatura przedmiotu obfituje w różne indeksy innowacyjności. Punktem wyjścia w tym artykule jest zestaw 27 zmiennych, na podstawie których opracowywany jest Summary Innovation Index. Po sprawdzeniu założeń statystycznych i zredukowaniu bazy do 21 czynników diagnostycznych, autorzy konstruują łącznie 9 rankingów innowacyjności, stosując różne metody porządkowania liniowego oraz wybrane procedury normalizacji zmiennych. Celem artykułu jest zatem ocena wpływu na ostateczny ranking krajów członkowskich UE ze względu na poziom ich innowacyjności wybranych metod porządkowania liniowego (metoda Hellwiga, metoda Topsis, metoda GDM) oraz różnych procedur normalizacji zmiennych (standaryzacja klasyczna, standaryzacja pozycyjna, przekształcenie ilorazowe).
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.