Politicians try to reach targets that usually contradict. It leads to lack of optimal long-term equilibrium. The main target should be the maximal growth rate of GDP and other targets should remain within predetermined limits. Politicians should influence relations between every two targets. Empirical study of relations between unemployment and GDP growth rates is done for every OECD country basing on quarterly data for 20 years. According to the results of the investigation countries are put into “strategic groups”. Paper ends with preliminary proposals for economic policy makers.
Celem rozważań jest, oparta na studiach literatury i studiach przypadków, analiza teoretyczna i empiryczna czynników wpływających na innowacyjność firm polskich, zaliczanych do sektora małych i średnich przedsiębiorstw. Zaliczenie określonego przedsiębiorstwa do tego sektora jest uzależnione, zasadniczo, od liczby zatrudnionych oraz wartości sprzedaży albo sumy aktywów. Znaczenie tych firm dla gospodarki, w tym gospodarki polskiej, jest duże i ciągle rosnące. Istnieje wiele definicji pojęcia „innowacja”. Obecnie najbardziej znana i najczęściej stosowana jest definicja wprowadzona przez OECD, obejmująca wprowadzenie do praktyki nowego albo znacząco ulepszonego rozwiązania w odniesieniu do procesu, produktu, marketingu lub organizacji. Podstawą innowacyjności jest wiedza, która jest efektem badań i rozwoju. Innowacyjność przedsiębiorstw, w tym MSP, jest uwarunkowana wieloma czynnikami, w tym związanymi z ciągłymi, gwałtownymi i głębokimi zmianami, które obecnie mają miejsce w otoczeniu. Zależy ona od wielu „twardych” i „miękkich”, zewnętrznych i wewnętrznych czynników mierzalnych i niemierzalnych, przy czym ogromne i rosnące znaczenie mają czynniki związane z kierowaniem. Ważnym wyzwaniem jest stworzenie klimatu innowacyjności. Potencjał polskich MSP w zakresie trwałego i zrównoważonego rozwoju, wynikającego z wdrożenia innowacji, jest olbrzymi. Obecne jego wykorzystanie jest niewielkie. Wzrost jego znaczenia zależy nie tylko od konkurencji na rynku, ale przede wszystkim od uwarunkowań stworzonych przez normy prawne i politykę gospodarczą na szczeblu Unii Europejskiej, krajowym, regionalnym i lokalnym. Zagadnienia te powinny znaleźć się w uzupełnianych lub przeformułowywanych strategiach rozwoju, w tym innowacyjności poszczególnych regionów, uwzględniających ich wcześniejsze osiągnięcia, unikalny potencjał ekonomiczny oraz istniejące i możliwe przewagi konkurencyjne.
EN
The aim of deliberations is, based on the literature studies and case studies, a theoretical and empirical analysis of the factors affecting innovativeness of Polish firms from the sector of small and medium-sized enterprises. Inclusion of a definite enterprise to this sector depends, in principle, on the number of employees and sales value or sum of assets. Importance of these companies for the economy including the Polish one is great and still growing. There are many definition of the notion ‘innovation’. At present, the best known and the most frequently used is the definition applied by the OECD, comprising an introduction to the practice of a new or significantly improved solution related to the process, product, marketing or organisation. The base of innovativeness is knowledge which is an effect of research and development. Innovativeness of enterprises, inclusive of SMEs, is determined by many factors, including those connected with continuous, rapid and deep changes which currently take place in the environment. It depends on many ‘hard’ and ‘soft ’, external and internal measurable and non-measurable factors, and of a great and growing importance are the factors connected with management. An important challenge is creating the climate for innovativeness.The potential of Polish SMEs as regards the sustainable development resulting from innovation implementation is enormous. At present, its use is low. Growth of its importance depends not only on competitions in the market, but, first of all, on the determinants set up by the legal norms and the economic policy at the level of European Union, at the national, regional and local levels. These issues should be included into the supplemented or reformulated developmental strategies, inclusive of innovativeness of individual regions, taking into consideration their previous achievements, the unique economic potential as well as the existing and possible competitive advantages.
W dwuczęściowym artykule omówione są podstawowe zagadnienia z zakresu przewidywania w naukach ekonomicznych. Przedmiotem rozważań w niniejszej części pierwszej są najważniejsze podstawowe pojęcia oraz prognozowanie na podstawie modeli statystycznych, modeli trendu oraz liniowych, jedno- i wielorównaniowych modeli ekonometrycznych. Zdarzenia są skutkiem autonomicznych albo wtórnych działań przyrody albo człowieka (grupy osób, społeczeństwa). Ze zdarzeniami nierozłącznie związana jest niepewność, którą można ograniczać, podejmując rozmaite działania. Ich efektem jest przekształcanie niepewności w ryzyko. Ważnym sposobem tego przekształcania jest przewidywanie, w którym stosuje się metody heurystyczne bądź modele matematyczne, statystyczne lub ekonometryczne, wykorzystując, w większym albo mniejszym stopniu, wiedzę dotyczącą przeszłości. Prognozowanie na podstawie modeli statystycznych polega na ekstrapolowaniu zaobserwowanych w przeszłości: poziomu zmiennej, jej dynamiki albo współzależności z inną zmienną. Metody te cechuje relatywna prostota, która, z reguły, okupiona jest ich niską jakością prognostyczną. Prognozowanie na podstawie modeli ekonometrycznych zwykle rozpoczyna się od ustalenia wielkości błędu prognozy ex ante. Jeśli są one akceptowalne, sporządza się prognozę, podobnie jak w przypadku modeli statystycznych, podstawiając do poszczególnych równań wartości prognozowane odpowiednich zmiennych objaśniających. Modele ekonometryczne są jednak znacznie bardziej rozbudowane. W rezultacie, znacznie większy jest koszt związany z nakładami sił i środków. Dzięki temu mają one, na ogół, znacznie większą zdolność prognostyczną.
EN
This two-part article discusses the basic issues of prediction in economics. Explored in the this first part are the most important basic concepts and forecasting based on statistical models and linear trend models, single and multiequation econometric models. Occurrences are the result of autonomous or secondary nature or human action (a group of people, society). With events inseparably linked is the uncertainty, which can be limited by taking various actions. Their effect is to transform uncertainty into risk. An important way of transformation is a prediction, which uses heuristics or mathematical models, statistical or econometric, utilizing, to a greater or lesser degree, knowledge of the past. Forecasting based on statistical models relies on extrapolating observed in the past: the level of the variable, its dynamics or interaction with another variable. These methods are characterized by relative simplicity, which, as a rule, paid with their poor quality prognostic. Forecasting based on econometric models usually starts from the size of the forecast error ex ante. If they are acceptable, shall be made a forecast as in the case of statistical models, substituting for the individual equations predicted values relevant explanatory variables. Econometric models are much more complex. As a result, cost associated with the expenditure of power and resources are significantly increased. Thanks to this they have, generally, much greater predictive ability.
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.