Zależności pomiędzy edukacją na różnych kierunkach studiów a innowacyjnością gospodarki

• Autorzy: Tomasz Bieliński

Warianty tytułu

Relations Between Different Fields of Tertiary Education and the Innovativeness of an Economy

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Głównym celem artykułu jest określenie zależności między edukacją na różnych kierunkach studiów a innowacyjnością gospodarki. Metodologią badawczą zastosowaną w artykule jest analiza korelacji między liczbą absolwentów poszczególnych kierunków studiów wyższych na jednego zatrudnionego w danej gospodarce a liczbą wniosków patentowych złożonych przez obywateli tego państwa. W artykule potwierdzono hipotezę, iż liczba absolwentów nie wszystkich kierunków studiów jest skorelowana ze wskaźnikami innowacyjności gospodarki. Najwyższa statystycznie istotna korelacja występuje między liczbą wniosków patentowych a nowymi absolwentami studiów: medycznych, nauk ścisłych, humanistycznych i artystycznych oraz inżynieryjnych. Po kilku latach od ukończenia studiów niewielkiego znaczenia dla innowacyjności gospodarki nabierają także absolwenci nauk społecznych, ekonomicznych i prawnych. Jeszcze dłuższy czas potrzebny jest, aby istotni dla innowacyjności gospodarki zaczęli być pedagodzy. Z liczbą wniosków patentowych nie jest natomiast skorelowana liczba absolwentów studiów rolniczych oraz kierunków związanych z usługami. (abstrakt oryginalny)

EN

The main aim of the paper is to determine the relations between the education in different fields of university study and the innovativeness of an economy. The research method is an analysis of the correlations between the number of graduates in particular fields and the number of patent applications filed in a given country. The study confirms the hypothesis that not all numbers of tertiary education graduates are positively correlated with innovativeness indicators. The strongest statistically relevant correlation was found between the number of patent applications and the number of graduates in medicine, science, humanities and arts, and engineering. Another relevant correlation was found between the number of patent applications and the number of graduates in social sciences, business and law, and education, but only several years after they had finished studying. There is no correlation between the number of patent applications and graduates in agriculture or services. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Innowacyjność; Kapitał ludzki; Edukacja

EN

Innovative character; Human capital; Education

• Czasopismo: International Business and Global Economy
• Rocznik: 2017
• Numer: nr 36
• Strony: 60--76

Twórcy

autor

Tomasz Bieliński

• Uniwersytet Gdański

Bibliografia

• Aghion P., Boustan L., Hoxby C., 2009, The Causal Impact of Education on Economic Growth. Evidence from U.S., Brookings Papers on Economic Activity, Boston.
• Bilton N., 2011, Steve Jobs. Designer First, C.E.O. Second, The New York Times, http://bits. blogs.nytimes.com [dostêp: 18.01.2017].
• Bloomberg, 2016, Most Innovative in the World 2016: Countries, Bloomberg Rankings.
• Dakhli M., de Clercq D., 2004, Human capital, social capital, and innovation. A multicountry study, Entrepreneurship & Regional Development, vol. 16, issue 2.
• Dutta S., Lanvin B., Wunsch-Vincent S., 2016, The Global Innovation Index 2016. The Human Factor in Innovation, Cornell University, INSEAD, WIPO, Geneva.
• Euromonitor International, 2016, Passport, http://www.euromonitor.com/passport [dostêp: 18.08.2016].
• Fernández-Rodríguez Labordeta J., Giménez G., 2012, El efecto del capital humano sobre la innovación. Un análisis desde las perspectivas cuantitativa y cualitativa de la educación, Intangible Capital, vol. 8, issue 2.
• Furman J.L., Porter M.E., Stern S., 2002, The determinants of national innovative capacity, Research Policy, vol. 31, no. 66.
• Giuri P., Mariani M., 2013, When distance disappears. Inventors, education, and the locus of knowledge spillovers, Review of Economics & Statistics, vol. 95, issue 2.
• Jaruzelski B., Dehoff K., 2009, Profits Down, Spending Steady. The Global Innovation 1000, Strategy+ Business, issue 57.
• Jaruzelski B., Holman R., Loehr J., 2016, The 2016 Global Innovation 1000 Study, Strategy +Business, issue 76.
• Krawczyk M., 2012, Ekonomia eksperymentalna, Wolters Kluwer, Warszawa.
• Lieberson S., 1964, Limitations in the Application of Non-Parametric Coefficients of Correlation, American Sociological Review, vol. 29, no. 5.
• Stanisz A., 1998, Przystępny kurs statystyki w oparciu o program STATISTICA PL na przykładach z medycyny, Statsoft, Kraków.
• UNESCO, 1997, International Standard Classification of Education ISCED 1997, Paris.
• Walker S., 2016, Healthcare Reform to Boost Growth in Telehealth Market by 55 Percent in 2013, Modern Health Talk, http://www.mhealthtalk.com [dostęp: 20.08.2016].
• WIPO, 2017, World Intellectual Property Organization, IP statistics data center, http://www.wipo.int/ipstats/en/ [dostęp: 01.01.2017].
• Witkowska D., 2012, Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania, Wolters Kluwer, Warszawa.
• World Bank, 2016, World Development Indicators, Data Catalog Sources, http://data.worldbank. org/indicator/NY.GNS.ICTR.ZS [dostęp: 18.08.2016].

Identyfikatory

DOI

10.4467/23539496IB.17.004.7452