BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Szuwarzyński Andrzej (Politechnika Gdańska)
Tytuł
Porównanie efektywności działalności badawczo-rozwojowej w krajach OECD
Comparison Of Efficiency Of Research And Development In OECD Countries
Źródło
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2016, nr 449, s. 595-605, rys., tab., bibliogr. 28 poz.
Research Papers of Wrocław University of Economics
Tytuł własny numeru
Ekonomia
Słowa kluczowe
Badania i rozwój (B+R), Efektywność
Research & Development (R+D), Effectiveness
Uwagi
Klasyfikacja JEL: C14, C67, O30
streszcz., summ.
Kraj/Region
Kraje OECD
OECD countries
Abstrakt
Efektywność działalności badawczo-rozwojowej powinna być w centrum zainteresowania decydentów we wszystkich krajach. Kluczowe jest stworzenie możliwości pomiaru efektywności działań w tym obszarze. Celem artykułu jest porównanie efektywności realizacji polityki działalności badawczo-rozwojowej w krajach OECD, wykorzystując metodę Data Envelopment Analysis. Podkreślono problem heterogeniczności grupy porównywanych krajów. Zastosowano zmienne wskaźnikowe i model Assurance Region Global, co pozwala na zminimalizowanie efektu skali. W modelu uwzględniono opóźnienia czasowe między wykorzystaniem nakładów a osiągnięciem rezultatów. Uzyskane wyniki pozwalają na dokonanie oceny efektywności prowadzonej polityki działalności badawczo-rozwojowej. Najlepsze wyniki osiągają kraje, które mają zrównoważone wyniki we wszystkich rezultatach, tj. w tworzeniu i komercjalizacji wiedzy(abstrakt oryginalny)

The efficiency of research and development activities should be in the spotlight of policy makers in all countries. The key issue is to create the ability to measure the performance efficiency in this area. The aim of the article is to compare the efficiency of the implementation of research and development activities in OECD countries using Data Envelopment Analysis method. The problem of the heterogeneity of the group of countries being compared is highlighted. Indicator variables and Assurance Region Global model are used, which enables to minimize the scale effect. The model takes into account the time lags between the use of inputs and the achievement of results. The results obtained allow to evaluate the efficiency of research and development policy. The best results are achieved by countries that have sustainable results in all outcomes, i.e. the knowledge creation and commercialization(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Anderson T.R., Daim T.U., Lavoie F.F., 2007, Measuring the efficiency of university technology transfer, Technovation, 27, s. 306-318.
  2. Angulo-Meza L., Lins M.P.E., 2002, Review of methods for increasing discrimination in data envelopment analysis, Annals of Operations Research, 116, s. 225-242.
  3. Begg D., Fisher S., Dornbush R., 1997, Mikroekonomia, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
  4. Bloomberg, 2014, Bloomberg Rankings. Most Innovative in the World Countries, http://www.bloomberg.com/rank (20.02.2016).
  5. Charnes A., Cooper WW., Rhodes E., 1978, Measuring the efficiency of decision making units, Euro-
  6. pean Journal of Operational Research, 2, s. 429-444.
  7. Chen C.P., Hu J.L., Yang C.H., 2013, Produce patents or journal articles? A cross-country comparison of R&D productivity change, Scientometrics, 94, s. 833-849.
  8. Cherchye L., Moesen W., Rogge N., Van Puyenbroeck T., 2009, Constructing a Knowledge Economy Composite Indicator with Imprecise Data, Hub Research Paper - Economics & Management, 2009/16, Katholieke Universiteit Leuven.
  9. Cooper W.W., Seiford L.M., Tone K., 2007, Data Envelopment Analysis, A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software, Springer, New York.
  10. Cooper W.W., Seiford L.M., Zhu J., 2011, Handbook on Data Envelopment Analysis, Springer, New York.
  11. De Witte K., Rogge N., 2010, To publish or not to publish? On the aggregation and drivers of research performance, Scientometrics, 85, s. 657-680.
  12. Dosi G., Llerena P., Labini M.S., 2006, The relationships between science, technologies and their industrial exploitation: An illustration through the myths and realities of the so-called 'European Paradox', Research Policy, 35, s. 1450-1464.
  13. Dutta S., Lanvin B., Wunsch-Vincent S. (red.), 2015, The Global Innovation Index 2015: Effective Innovation Policies for Development, Cornell University, INSEAD and WIPO, Fontainebleau, Ithaca, and Geneva.
  14. Furman J.L., Porter M.E., Stern S., 2002, The determinants of national innovative capacity, Research Policy, 31, s. 899-933.
  15. Guan J., Chen K., 2012, Modeling the relative efficiency of national innovation systems, Research Policy, vol. 41, no. 1, s. 102-115.
  16. Guan J., Zuo K., 2014, A cross-country comparison of innovation efficiency, Scientometrics, vol. 100, no. 2, s. 541-575.
  17. Lee T., Zhang Y., Jeong B.H., 2016, A multi-period output DEA model with consistent time lag effects, Computers & Industrial Engineering, 93, s. 267-274.
  18. Moon H.S., Lee J.D., 2005, A fuzzy set theory approach to national composite S&T indices, Scientometrics, vol. 64, no. 1, s. 67-83.
  19. Murias P., de Miguel J.C., Rodriguez D., 2008, A composite indicator for university quality assesment: The case of Spanish higher education system, Social Indicators Research, 89, s. 129-146.
  20. OECD, 2005, Oslo Manual. Guidelines for collecting and interpreting innovation data. Third edition, OECD and European Commission, OECD Publishing, Paris.
  21. OECD, 2008, Handbook on Constructing Composite Indicators. Methodology and User Guide. OECD Publications, Paris.
  22. OECD, 2016, Dataset: Main Science and Technology Indicators, http://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=MSTI_PUB (1.02.2016).
  23. Özpeynirci Ö., Köksalan M., 2007, Performance evaluation using data envelopment analysis in the presence of time lags, Journal of Productivity Analysis, 27, s. 221-229.
  24. Ramón N., Ruiz J.L., Sirvent I., 2010, A multiplier bound approach to assess relative efficiency in DEA without slacks, European Journal of Operational Research, 203, s. 261-269.
  25. Roll Y., Golany B., 1993, Alternate Methods of Treating Factor Weights in DEA, Omega-International Journal of Management Science, vol. 21, no. 1, s. 99-109.
  26. SCImago, 2016, SJR - SCImago Journal & Country Rank, http://www.scimagojr.com (24.03.2016).
  27. Sharma S., Thomas V.J., 2008, Inter-country R&D efficiency analysis: An application of Data Envelopment Analysis, Scientometrics, vol. 76, no. 3, s. 483-501.
  28. Wang E.C., Huang W., 2007, Relative efficiency of R&D activities: A cross-country stud
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1899-3192
Język
pol
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.15611/pn.2016.449.52
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu