Proinnowacyjny rozwój regionalny w Polsce jako kryterium analizy skupień

• Autorzy: Rafał Klóska

Warianty tytułu

Proinnovative Regional Development in Poland as a Criterion for Cluster Analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Zwiększenie potencjału do tworzenia, dyfuzji i absorpcji innowacji jest dziś jednym ze strategicznych wyzwań polityki regionalnej. Przy współczesnych uwarunkowaniach innowacyjność staje się bowiem determinantą rozwoju regionalnego. Najczęściej badacze skupiają się na rozpoznaniu jednego z tych zjawisk wielowymiarowych, ale stosunek zachodzący między nimi pozwala rozpatrywać je nie tylko osobno, ale też razem. Merytorycznie jest to o tyle uzasadnione, że przy całej złożoności, zarówno innowacyjności regionów, jak i rozwoju regionalnego, obie te kategorie ekonomiczne mają prowadzić do pozytywnych zmian wzrostu ilościowego i postępu jakościowego określonych przestrzeni. Ich składowe, często trudne do uchwycenia, a niekiedy o substytucyjnym charakterze, komplementarnie się uzupełniają na drodze do tego samego celu. Starannie wybrane metody wielowymiarowej analizy statystycznej (WAS) wykorzystano w badaniach empirycznych, w wyniku których pogrupowano województwa w Polsce ze względu na proinnowacyjny rozwój regionalny. Celem artykułu jest bowiem klasyfikacja obiektów wielocechowych na podstawowym poziomie regionalnym w Polsce, z uwagi na przyjęte nad kryterium pozwalające rozpatrywać łącznie innowacyjność regionów i rozwój regionalny.(abstrakt oryginalny)

EN

Increasing the potential to create, diffuse and absorb innovation is nowadays one of the strategic challenges for regional policy. In contemporary conditions, innovation is becoming a determinant of regional development. Most frequently researchers focus on the exploration of one of these multidimensional phenomena, but the relationship between them allows to approach them both separately and in combination. It is substantively justified as taking into consideration the whole complexity of regional innovation and regional development, both these economic categories should lead to positive changes, such as quantitative growth and qualitative progress of particular areas. Their components, often difficult to capture and of substitutive nature, complement one another aiming at the same goal. The carefully selected methods of multivariate statistical analysis (MSA) were used in empirical studies, as a result of which voivodeships in Poland were grouped on the basis ofproinnovative regional development. The aim of the article is to classify multi-characteristic objects at the basic regional level in Poland considering the adopted primary criterion allowing regional innovation and regional development to be considered as a whole.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Innowacyjność; Rozwój regionalny; Klasyfikacja

EN

Innovative character; Regional development; Classification

• Czasopismo: Ekonomiczne Problemy Usług
• Rocznik: 2018
• Numer: nr 129
• Strony: 143--151

Twórcy

autor

Rafał Klóska

• Uniwersytet Szczeciński Wydział Zarządzania i Ekonomiki Usług

Bibliografia

• Basiura, B. (2005). Empiryczny test jednorodności dla metody Warda stosowanej do analizy zbioru województw Polski. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 1076: Taksonomia, 12. Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, 171-179.
• Grabiński, T. (1992). Metody taksonometrii. Kraków: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie.
• Grabiński, T., Sokołowski, A. (1984). Z badań nad efektywnością wybranych procedur taksonomicznych. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie, 181, 63-80.
• Klóska, R. (2014). Rozwój regionalny w Polsce - studium teoretyczno-badawcze. [W:] L. Woszczek, T. Grabiński, A. Tabor (red.), Kompetencje, wiedza, umiejętności. Teoria i praktyka w rozwoju nauki, społeczeństwa i gospodarki (s. 133-140). Chrzanów: Wydawnictwo WSPiM w Chrzanowie.
• Klóska, R. (2015). Innowacyjność jako determinanta rozwoju regionalnego w Polsce. Szczecin: Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego.
• Klóska, R. (2016). Proinnovative Regionalentwicklung in Polen. Ekonomiczne Problemy Usług, 125, 201-211.
• Migdał-Najman, K. (2011). Ocena jakości wyników grupowania - przegląd bibliografii. Przegląd Statystyczny, 3-4, 281-299.
• Milligan, G.W. (1996). Clustering Validation: Results and Implications for Applied Analyses. [W:] P. Arabie, L.J. Hubert, G. de Soete (red.), Clustering and Classification. Singapore: World Scientific.
• Milligan, G.W., Cooper, M.C. (1985). An Examination of Procedures for Determining the Number of Clusters in a Data Set. Psychometrika, 2, 159-179.
• Ward, J.H. (1963). Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the American Statistical Association, 58, 236-244.

Identyfikatory

DOI

10.18276/epu.2017.129-12