BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Roszko-Wójtowicz Elżbieta (University of Lodz, Poland), Grzelak Maria M. (University of Lodz, Poland), Laskowska Iwona (University of Lodz, Poland)
Tytuł
The Impact of R&D Expenditure on Productivity in the Manufacturing Industry in Poland
Wpływ nakładów na działalność badawczo-rozwojową na wydajność w przemyśle przetwórczym w Polsce
Źródło
Econometrics. Advances in Applied Data Analysis, 2019, vol. 23, nr 4, s. 112-126, rys., tab., bibliogr. 27 poz.
Ekonometria
Słowa kluczowe
Badania i rozwój (B+R), Nakłady inwestycyjne, Przetwórstwo przemysłowe, Modele panelowe, Statystyka
Research & Development (R+D), Capital expenditure, Manufacturing, Panel model, Statistics
Uwagi
Klasyfikacja JEL: C23, E23, O30
streszcz., summ.
Abstrakt
W dokumentach strategicznych UE, w tym w Strategii Europa 2020, podkreśla się priorytetowe znaczenie przemysłu dla wzrostu gospodarek UE. Celem prezentowanego badania jest pomiar i ocena wpływu nakładów na działalność badawczą i rozwojową (B+R) na konkurencyjność działów przetwórstwa przemysłowego w Polsce. Za miernik konkurencyjności przyjęto wydajność pracy wyrażoną jako (1) iloraz wartości dodanej brutto i wielkości zatrudnienia oraz (2) iloraz produkcji sprzedanej i wielkości zatrudnienia w analizowanych działach przetwórstwa przemysłowego. Część empiryczna artykułu bazuje na danych publikowanych przez Główny Urząd Statystyczny. Analiza obejmuje lata 2009-2017 i stanowi przyczynek do określenia roli i znaczenia działalności badawczo-rozwojowej i innowacyjnej w kształtowaniu przewag konkurencyjnych przedsiębiorstw przetwórstwa przemysłowego. Uzyskane wyniki dla modeli panelowych potwierdzają, że nakłady związane z działalnością badawczo-rozwojową stanowią drugoplanowy czynnik zmian w polskim przemyśle przetwórczym.(abstrakt oryginalny)

EU strategy documents, including the Europe 2020 Strategy, emphasise the priority role of industry in the growth of EU economies. The aim of the presented research is to measure and assess the impact of expenditure on research and development (R&D) activities on the competitiveness of manufacturing divisions in Poland. Labour productivity, expressed as (1) a quotient of gross value added and employment, and (2) a quotient of sold production and employment in the analysed manufacturing divisions, was adopted as the measure of competitiveness. The empirical part of the paper is based on data published by the Central Statistical Office. The analysis covers the period 2009-2017 and provides a contribution to determining the role and importance of research and development as well as innovative activities in shaping competitive advantages of manufacturing enterprises. The obtained results for panel models confirm that R&D expenditure is a secondary factor in changes occurring in the Polish manufacturing industry.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Aghion P., Bloom N., Blundell R., Griffith R., Howitt P., 2005, Competition and innovation: An inverted-U relationship, Oxford Journals, Quarterly Journal of Economics, vol. 120, no. (2), pp. 701-728.
  2. Anderson T.W., Hsiao C., 1981, Estimation of dynamic models with error components, Journal of the American Statistical Association, vol. 76, pp. 598-606.
  3. Arellano M., Bond S., 1991, Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations, Review of Economic Studies, vol. 58, pp. 277-297.
  4. Baltagi B.H., 2003, Econometric Analysis of Panel Data, Wiley & Sons, Chichester.
  5. Blundell R., Bond S., 1998, Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models, Journal of Econometrics, vol. 87(1), pp. 115-143.
  6. Castellani D., Piva M., Schubert T., Vivarelli M., 2016, The Productivity Impact of R&D Investment: A Comparison Between the EU and the US, Discussion Paper No. 9937.
  7. Dańska-Borsiak B., 2011, Panelowe modele dynamiczne, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
  8. European Commission, 2014, For a European Industrial Renaissance, Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions, COM(2014) 14 final.
  9. EUROSTAT, 2019a, Intra-EU Trade in Goods - Recent Trends, Statistics explained.
  10. EUROSTAT, 2019b, First estimates of Research &Development expenditure, News Release, 5/2019.
  11. Freeman R., 2008, Labour Productivity Indicators. Comparison of Two OECD Databases Productivity Differentials & The Balassa-Samuelson Effect, OECD Statistics Directorate, Division Of Structural Economic Statistics.
  12. GUS, 2017, Rocznik Statystyczny Handlu Zagranicznego 2017, Warszawa.
  13. GUS, 2018, Rocznik Statystyczny Przemysłu 2018, Warszawa.
  14. Hsiao C., 2003, Analysis of Panel Data, 2nd ed. Cambridge, Cambridge University Press.
  15. European Commission, 2010a, EUROPE 2020 A Strategy for Smart, Sustainable and Inclusive Growth, Communication from the Commission, COM(2010) 2020 final, Brussels, 3.3.2010 https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52010DC2020&from=EN.
  16. European Commission, 2010b, An Integrated Industrial Policy for the Globalisation Era Putting Competitiveness and Sustainability at Centre Stage, Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions, COM(2010) 614 final, Brussels, 28.10.2010, https://eurlex. europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=COM:2010:0614:FIN:EN:PDF.
  17. European Commission, 2012, A Stronger European Industry for Growth and Economic Recovery, Industrial Policy Communication Update, Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions, COM (2012) 582 final, https://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri= COM:2012:0582:FIN:EN:PDF.
  18. Lokshin B., Belderbos R.A., Carree M.A., 2008, The productivity effects of internal and external R&D: Evidence from a dynamic panel data model, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, vol. 70(3), pp. 399-413, https://doi.org/10.1111/j.1468-0084.2008.00503.x.
  19. Maddala G.S., 2006, Ekonometria, PWN, Warszawa.
  20. Porter M.E., 1990, The Competitive Advantage of Nations, The Free Press, New York.
  21. Porter M.E., 2001, Porter o konkurencji, PWE, Warszawa.
  22. Raymond W., Mairesse J., Mohnen P., Palm F., 2013, Dynamic Models of R&D, Innovation and Productivity: Panel Data Evidence for Dutch and French Manufacturing, National Bureau of Economic Research, Working Paper 1907, http://www.nber.org/papers/w19074.
  23. Skrzypek E., 2012, Efektywność ekonomiczna jako ważny czynnik sukcesu organizacji, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, nr 262.
  24. Ślusarczyk B., 2016, Wspieranie konkurencyjności polskiego przemysłu w świetle założeń nowej polityki przemysłowej, Zeszyty Naukowe Politechniki Częstochowskiej Zarządzanie, nr 22(2016).
  25. Świeczewska I., 2007, Łączna produktywność czynników produkcji. Ucieleśniony kapitał wiedzy, [in:] W. Welfe (ed.), Gospodarka oparta na wiedzy, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
  26. Welfe W. (ed.), 2001, Ekonometryczny model wzrostu gospodarczego, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
  27. Vieira E., Vazquez-Rozas E., Neira I., 2008, The innovation factor: An econometric model of productivity in European regions, Regional and Sector Economic Studies, vol. 8-1, pp. 59-70.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1507-3866
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.15611/eada.2019.4.08
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu