Uniwersyteckie Czasopisma NaukoweZależności pomiędzy edukacją na różnych kierunkach studiów a innowacyjnością gospodarki
Słowa kluczowe:
innowacyjność, kapitał ludzki, edukacjaAbstrakt
Głównym celem artykułu jest określenie zależności między edukacją na różnych kierunkach studiów a innowacyjnością gospodarki. Metodologią badawczą zastosowaną w artykule jest analiza korelacji między liczbą absolwentów poszczególnych kierunków studiów wyższych na jednego zatrudnionego w danej gospodarce a liczbą wniosków patentowych złożonych przez obywateli tego państwa. W artykule potwierdzono hipotezę, iż liczba absolwentów nie wszystkich kierunków studiów jest skorelowana ze wskaźnikami innowacyjności gospodarki. Najwyższa statystycznie istotna korelacja występuje między liczbą wniosków patentowych a nowymi absolwentami studiów: medycznych, nauk ścisłych, humanistycznych i artystycznych oraz inżynieryjnych. Po kilku latach od ukończenia studiów niewielkiego znaczenia dla innowacyjności gospodarki nabierają także absolwenci nauk społecznych, ekonomicznych i prawnych. Jeszcze dłuższy czas potrzebny jest, aby istotni dla innowacyjności gospodarki zaczęli być pedagodzy. Z liczbą wniosków patentowych nie jest natomiast skorelowana liczba absolwentów studiów rolniczych oraz kierunków związanych z usługami.
Downloads
Bibliografia
Aghion P., Boustan L., Hoxby C., 2009, The Causal Impact of Education on Economic Growth. Evidence from U.S., Brookings Papers on Economic Activity, Boston.
Bilton N., 2011, Steve Jobs. Designer First, C.E.O. Second, The New York Times, http://bits.blogs.nytimes.com [dostęp: 18.01.2017].
Bloomberg, 2016, Most Innovative in the World 2016: Countries, Bloomberg Rankings.
Dakhli M., de Clercq D., 2004, Human capital, social capital, and innovation. A multicountry study, Entrepreneurship & Regional Development, vol. 16, issue 2.
Dutta S., Lanvin B., Wunsch-Vincent S., 2016, The Global Innovation Index 2016. The Human Factor in Innovation, Cornell University, INSEAD, WIPO, Geneva.
Euromonitor International, 2016, Passport, http://www.euromonitor.com/passport [dostęp: 18.08.2016].
Fernández-Rodríguez Labordeta J., Giménez G., 2012, El efecto del capital humano sobre la innovación. Un análisis desde las perspectivas cuantitativa y cualitativa de la educación, Intangible Capital, vol. 8, issue 2.
Furman J.L., Porter M.E., Stern S., 2002, The determinants of national innovative capacity, Research Policy, vol. 31, no. 66.
Giuri P., Mariani M., 2013, When distance disappears. Inventors, education, and the locus of knowledge spillovers, Review of Economics & Statistics, vol. 95, issue 2.
Jaruzelski B., Dehoff K., 2009, Profits Down, Spending Steady. The Global Innovation 1000, Strategy+Business, issue 57.
Jaruzelski B., Holman R., Loehr J., 2016, The 2016 Global Innovation 1000 Study, Strategy+Business, issue 76.
Krawczyk M., 2012, Ekonomia eksperymentalna, Wolters Kluwer, Warszawa.
Lieberson S., 1964, Limitations in the Application of Non-Parametric Coefficients of Correlation, American Sociological Review, vol. 29, no. 5.
Stanisz A., 1998, Przystępny kurs statystyki w oparciu o program STATISTICA PL na przykładach z medycyny, Statsoft, Kraków.
UNESCO, 1997, International Standard Classification of Education ISCED 1997, Paris.
Walker S., 2016, Healthcare Reform to Boost Growth in Telehealth Market by 55 Percent in 2013, Modern Health Talk, http://www.mhealthtalk.com [dostęp: 20.08.2016].
WIPO, 2017, World Intellectual Property Organization, IP statistics data center, http://www.wipo.int/ipstats/en/ [dostęp: 01.01.2017].
Witkowska D., 2012, Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania, Wolters Kluwer, Warszawa.
World Bank, 2016, World Development Indicators, Data Catalog Sources, http://data.worldbank.org/indicator/NY.GNS.ICTR.ZS [dostęp: 18.08.2016].
