PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2020 | vol. 20, iss. 1 | 408--420
Tytuł artykułu

The Influence of the Accuracy of Statistical Data on the Results of a Classification of Eu Countries in Terms of Innovation

Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Research background: The article attempts to include the accuracy of statistical data in a synthetic evaluation and classification of EU countries in terms of innovation. Purpose: The aim of the article is to evaluate an influence of the accuracy of statistical data on a classification of EU countries in terms of innovation. Research methodology: The research employed diagnostic variables determining the innovation of EU countries and a methodology proposed by the European Commission in the European Innovation Scoreboard 2019. The influence of the uncertainty of the measurement of the diagnostic variables on the Summary Innovation Index of EU countries was evaluated. In order to do this, a procedure employing the Monte Carlo method was proposed. Results: Taking into account the uncertainty of the measurement of variables in the evaluation of the innovation of EU countries resulted in qualifying one of the countries to another innovation group. Novelty: The article draws attention to an important but often neglected problem related to the accuracy of statistical data used in research, and the evaluation of their influence on the calculation of a value of synthetic measure (based on the innovation of EU countries). (original abstract)
Rocznik
Strony
408--420
Opis fizyczny
Twórcy
  • University of Rzeszów, Poland
Bibliografia
  • Balazs, A. (2008). International Vocabulary of Metrology-Basic and General Concepts and Associated Terms. CHEMISTRY International, 25.
  • Baregheh, A., Rowley, J., Sambrook, S. (2009). Towards a multidisciplinary definition of innovation. Management decision, 47 (8), 1323-1339. DOI: 10.1108/00251740910984578.
  • Costello, T., Prohaska, B. (2013). Innovation. IT professional, 15 (3), 62-64.
  • Cumming, B.S. (1998). Innovation overview and future challenges. European journal of innovation management, 1 (1), 21-29. DOI: 10.1108/14601069810368485.
  • Edison, H., Bin Ali, N., Torkar, R. (2013). Towards innovation measurement in the software industry. Journal of Systems and Software, 86 (5), 1390-1407. DOI: 10.1016/j.jss.2013.01.013.
  • Fischer, M.M. (2001). Innovation, knowledge creation and systems of innovation. The annals of regional science, 35 (2), 199-216. DOI: 10.1007/s001680000034.
  • Frankowski, P., Skubiak, B. (2012). Innowacyjność w teorii ekonomii i praktyce gospodarczej. Studia i Prace WNEiZ US, 30, 271-283.
  • Gault, F. (2018). Defining and measuring innovation in all sectors of the economy. Research Policy, 47 (3), 617-622. DOI: 10.1016/j.respol.2018.01.007.
  • Godin, B. (2008), Innovation: The History of a Category, Institut National de la Recherche Scientifique, Montreal, Project in the Intellectual History of Innovation, 1. Working Paper No. 1.
  • Grabiński, T. (2003). Analiza taksonometryczna krajów Europy w ujęciu regionów. Kraków: Wydawnictwo AE w Krakowie.
  • Grabiński, T., Farbaniec, M., Woźniak-Zapór, M., Zając, W. (2016). Metody i narzędzia weryfikacji rzetelności danych liczbowych. Kraków: Oficyna Wydawnicza AFM.
  • Gust-Bardon, N.I. (2012). Innowacja w myśli ekonomicznej od XVIII do XX wieku: analiza wybranych zagadnień. Acta Universitatis Nicolai Copernici Ekonomia, 43 (1), 105-120.
  • Hollanders, H., Es-Sadki, N., Merkelbach, I. (2019). European innovation scoreboard 2019. European Commission. DOI: 10.2873/877069.
  • Hollanders, H. (2019). European Innovation Scoreboard 2019 - Methodology Report.
  • International Vocabulary of Metrology-Basic and General Concepts and Associated Terms, JCGM 2000:2012.
  • JCGM/WG 1 2008 Working Group. (2008). Evaluation of measurement data-guide to the expression of uncertainty in measurement. In Tech Rep JCGM 100: 2008 (BIPM, IEC, IFCC, ILAC, ISO, IUPAC, IUPAP and OIML.
  • Karr, A.F., Sanil, A.P., Banks, D.L. (2006). Data quality: A statistical perspective. Statistical Methodology, 3 (2), 137-173.
  • Kogabayev, T., Maziliauskas, A. (2017). The definition and classification of innovation. HOLISTICA - Journal of Business and Public Administration, 8 (1), 59-72. DOI: 10.1515/hjbpa-2017-0005.
  • Kolonko, J., Wywiał, J. (2002). Pomiar jakości danych statystycznych. Wiadomości Statystyczne, 10, 19-27.
  • Kordos, J. (1987). Dokładność danych w badaniach społecznych. Biblioteka Wiadomości Statystycznych, 35, 16-18.
  • Kordos, J. (1988). Jakość danych statystycznych. Warszawa: PWE.
  • Lisiecki, J., Kłysz, S. (2007). Szacowanie niepewności pomiaru. Research Works of Air Force Institute of Technology, 22 (1), 47-79. DOI 10.2478/v10041-008-0003-5.
  • Liu, J.S. (2008). Monte Carlo strategies in scientific computing. Springer Science & Business Media.
  • Manual, O.O. (2018). Guidelines for collecting, reporting and using data on innovation.
  • Sardana, G.D. (2016). Innovation and growth. South Asian Journal of Business and Management cases, 5 (1), 13-20. DOI: 10.1177/2277977916634255.
  • White, G.H. (2008). Basics of estimating measurement uncertainty. The Clinical Biochemist Reviews, 29 (Suppl 1), S53.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171600065

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.