PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2019 | nr 1 | 9--30
Tytuł artykułu

The Use of Selected Methods of Linear Ordering to Assess the Innovation Performance of the European Union Member States

Warianty tytułu
Zastosowanie wybranych metod porządkowania liniowego do oceny poziomu innowacyjności krajów członkowskich Unii Europejskiej
Języki publikacji
EN
Abstrakty
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). 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. (abstrakt oryginalny)
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. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
9--30
Opis fizyczny
Twórcy
  • University of Lodz, Poland
  • University of Lodz, Poland
Bibliografia
  • Domański, Cz., Pruska, K., Wagner, W. (1998). Wnioskowanie statystyczne przy nieklasycznych założeniach. Łódź: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.
  • European Commission. (2018). European Innovation Scoreboard 2018. Luxembourg: Publications Office of the European Union.
  • Grabiński, T., Wydymus, S., Zeliaś, A. (1989). Metody taksonomii numerycznej w modelowaniu zjawisk społeczno-gospodarczych. Warszawa: Wydawnictwo PWN.
  • Hellwig, Z. (1968). Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr. Przegląd Statystyczny 4.
  • Hwang, C.L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applicatipons. New York: Springer-Verlag.
  • Kukuła, K. ( 2000), Metoda unitaryzacji zerowanej. Warszawa: Wydawnictwo PWN.
  • Kurzawa, I., Łuczak, A., Wysocki, F. (2017). Zastosowanie metod taksonomicznych i ekonometrycznych w wielowymiarowej analizie poziomu życia mieszkańców powiatów w Polsce, Prace naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu 468, Taksonomia 28: 127-137. Available at http://www.dbc.wroc.pl/Content/37249/Kurzawa_Zastosowanie_Metod_Taksonomicznych_i_Ekonometrycznych_w_Wielowymiarowej_2017.pdf. Accessed 3 September 2018.
  • Lira, J., Wagner, W., Wysocki, F. (2002), Mediana w zagadnieniach porządkowania liniowego obiektów wielocechowych. [in:] J. Paradysz (ed.), Statystyka regionalna w służbie samorządu lokalnego i biznesu. Poznań: Internetowa Oficyna Wydawnicza, Centrum Statystyki Regionalnej, Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, pp. 87-99.
  • Młodak, A. (2006). Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej. Warszawa: Difin.
  • Walesiak, M. (2002). Uogólniona miara odległości w statystycznej analizie wielowymiarowej. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu,.
  • Walesiak, M. (2006). Uogólniona miara odległości w statystycznej analizie wielowymiarowej. Wydanie drugie rozszerzone. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu.
  • Walesiak, M. (2014). Przegląd formuł normalizacji wartości zmiennych oraz ich własności w statystycznej analizie wielowymiarowej. Przegląd Statystyczny R. LXI, Zeszyt 4: 363-371.
  • Wysocki, F. (2010). Metody taksonomiczne w rozpoznawaniu typów ekonomicznych rolnictwa i obszarów wiejskich. Poznań: Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu.
  • Zalewski, W. (2012). Zastosowanie metody TOPSIS do oceny kondycji finansowej spółek dystrybucyjnych energii elektrycznej. Ekonomia i Zarządzanie 4(4):137-145. Available at http://jem.pb.edu.pl/data/magazine/article/103/en/4.1_zalewski.pdf. Accessed 15 December 2018.
  • Zeliaś, A. (2002). Some Notes on the Selection of Normalisation of Diagnostic Variables, Statistics in Transition 5(5): 787-802.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171576666

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.