PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2012 | nr 244 Problemy rozwoju regionalnego | 102-113
Tytuł artykułu

Ocena pozycji polskich regionów ze względu na inteligentną specjalizację w europejskiej przestrzeni z wykorzystaniem klasyfikacji rozmytej

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
The Assessment of Polish Regions with Regard to Smart Specialization in European Space Applying Fuzzy Classification
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Inteligentna specjalizacja, będąca ważnym elementem smart growth, oznacza współpracę przedsiębiorstw, ośrodków badawczych i szkół wyższych w celu określenia najbardziej obiecujących obszarów regionalnych profili, jak również wyspecyfikowanie obszarów utrudniających wprowadzanie innowacji, z uwzględnieniem różnic w możliwościach gospodarczych poszczególnych regionów w odniesieniu do innowacji. Stanowi przykład zjawiska złożonego, co implikuje problemy związane z jego kwantyfikacją i pomiarem. Dlatego niniejsze opracowanie stanowi propozycję oceny obszaru inteligentnego rozwoju polskich regionów z zastosowaniem klasyfikacji rozmytej. Podział przestrzeni europejskiej z zastosowaniem rozmytej metody k-średnich umożliwił oszacowanie stopni przynależności polskich regionów do wyodrębnionych klas. Niezbędne obliczenia przeprowadzono z zastosowaniem programu R. (abstrakt oryginalny)
EN
Smart specialization, which constitutes an important component of smart growth, means cooperation of enterprises, research centres and higher education institutions in order to define the most promising areas of regional specialization profiles, but also the specification of weaknesses preventing innovation implementation and considering differences in economic opportunities of particular regions with reference to innovation. Smart specialization is an example of a complex phenomenon, which results in its quantification and measurement problems. Therefore, the study presents the proposal of the evaluation of the smart growth area in Polish regions by means of fuzzy classification methods. The division of European space into fuzzy classes, using fuzzy c-means method, allowed for the estimation of Polish regions membership levels in the distinguished classes. The due estimations were performed by means of R program application. (original abstract)
Twórcy
  • Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
  • Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Bibliografia
  • A Digital Agenda for Europe, Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions, EUROPEAN COMMISSION, COM(2010) 245 final/2, Brussels 2010.
  • Bezdek J.C. [1981], Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algoritms, Plenum Press, New York.
  • Digital Agenda Scoreboard, Commission Staff Working Paper, SEC(2011) 708, European Commission, Brussels 2011.
  • Domańska W. [2010], Strategia rozwoju Europy do 2020 r., \"Wiadomości Statystyczne\" nr 8, s. 1-7.
  • Dunn A. [1973], Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters, \"Journal of Cybernetics\", vol. 3, s. 32-57.
  • EUROPA 2020. Strategia na rzecz inteligentnego i zrównoważonego rozwoju sprzyjającego włączeniu społecznemu, Komisja Europejska, Komunikat Komisji, KOM(2010) 2020 wersja ostateczna, Bruksela 2010.
  • Höppner F. [1999], Fuzzy cluster analysis: methods for classification, data analysis, and image recognition, John Wiley & Sons, Chichester.
  • Innovation Union Competitiveness report, Directorate-General for Research and Innovation, Directorate- General for Research and Innovation, Research and Innovation, European Commission, Publications Office of the European Union, Luxembourg 2011.
  • Jajuga K. [1990], Statystyczna teoria rozpoznawania obrazów, PWN, Warszawa.
  • Nascimento S., Mirkin B., Moura-Pires F. [2000], A fuzzy clustering model of data and fuzzy c-means, materiały konferencyjne \"Ninth IEEE International Conference on Fuzzy Systems: Soft Computing in the Information Age\", vol. 1, s. 302-307.
  • Polityka regionalna jako czynnik przyczyniający się do inteligentnego rozwoju w ramach strategii Europa 2020, Komunikat Komisji do Parlamentu Europejskiego, Rady, Europejskiego Komitetu Ekonomiczno-Społecznego i Komitetu Regionów, KOM(2010) 553, Bruksela 2010.
  • Regions in the European Union. Nomenclature of territorial units for statistics NUTS 2006/EU-27, Series: Methodologies and Working Papers, European Commission, Luxembourg 2007.
  • Walesiak M. [2009], Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, red. M. Walesiak, E. Gatnar, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa.
  • Wintjes R., Hollanders H. [2010], The regional impact of technological change in 2020 - Synthesis report, European Commission, DG Regional Policy, Brussels.
  • Wysocki F. [2010], Metody taksonomiczne w rozpoznawaniu typów ekonomicznych rolnictwa i obszarów wiejskich, Wyd. Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu, Poznań.
  • Youth on the Move, Publications Office of the European Union, European Union, Luxembourg 2010.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171220831
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.