K+F-aktivitás mátrix Új koncepció a kutatás-fejlesztés teljesítményértékelésében*
|
|
- Alfréd Budai
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 K+F-aktvtás mátrx Új koncepcó a kutatás-fejlesztés teljesítményértékelésében* Molnár László, a Mskolc Egyetem egyetem adjunktusa E-mal: laszlo.molnar@un-mskolc.hu A szerző a nemzetköz és haza szakrodalom alapján vzsgálja a kutatás-fejlesztés aktvtás különböző mérés módszeret, különös tekntettel a gyakorlatban legnkább elterjedt kompozt ndkátorokra és azokra a többváltozós statsztka módszerekre, amelyeket öszszetett mutatószámok képzésére alkalmaznak; részletesen bemutatja a kutatás-fejlesztés aktvtás mérésére megalkotott K+F-aktvtás mátrxot (R&D actvty matrx). Ez az újonnan kfejlesztett elemzés módszer a kutató-fejlesztő helyek nput, folyamat és output aktvtását mennység (teljesítmény) és mnőség (hatékonyság) aspektusból leíró portfolótechnka. TÁRGYSZÓ: Kutatás-fejlesztés. Teljesítménymérés. * A szerző köszönettel tartozk a felkért szakértőknek az értékes véleményükért: dr. Szunyogh Zsuzsanna, Központ Statsztka Hvatal; dr. Nyíry Attla, NORRIA Észak-magyarország Innovácós Ügynökség; dr. Török Ádám, Budapest Műszak Egyetem; dr. Lppény Tvadar, Nemzet Kutatás és Technológa Hvatal; dr. Bakács András, Nemzetgazdaság Mnsztérum; dr. Thany Károly, Rchter Gedeon Nyrt.; Major Nagyézsda, Borsodchem Zrt.; dr. Nagy Gábor, TVK Nyrt.; Knczel Péter, Chnon Zrt.; Gondos Gyula, Robert Bosch Power Tool Kft.
2 Molnár: K+F-aktvtás mátrx 1207 Az országok teljesítményét összehasonlító összetett mutatószámok ránt növekvő érdeklődés tapasztalható a poltka döntéshozók és a közvélemény részéről. Az egyszerű összehasonlítást lehetővé tevő mutatószámok olyan komplex és nehezen megfogható területek bemutatására nem alkalmasak, mnt a technológa fejlődés, az nnovácó és a kutatás-fejlesztés. Ezek alakulásáról egy körültekntően kalakított összetett ndkátor segítségével könnyebb a közvélemény tájékoztatása, és bzonyítottan hasznosak az országok teljesítményének összehasonlításában. Ugyanakkor az összetett mutatószámok ha rosszul alkották meg vagy félreértelmezték azokat félrevezető üzeneteket s küldhetnek a poltkusok számára. Az ndkátorok által mutatott összkép gyakran késztet a felhasználókat különösképpen a poltka döntéshozókat végletekg leegyszerűsített elemzés vagy poltka következtetések levonására; ahelyett, hogy a kompozt ndkátorok vtandítók és a közérdeklődés felkeltésének kezdőpontja lennének. Megfelelőségüket pedg az általuk érntett területek fgyelembevételével lehet csak értékeln (Nardo et al. [2005]). A kutatómunkánk alapvető célja megalkotn egy új mérés módszertant a kutatás-fejlesztés teljesítményértékelésében, amelynek segítségével kfnomult eszközrendszer alapján válk mérhetővé a vállalat K+F-aktvtás. Koncepcónkban erre két aspektusból teszünk kísérletet: Az első változat szernt a K+F-aktvtás mérésében objektív, mennység adatokra támaszkodunk, amelyek természetes mértékegységben (mlló fornt, fő, darab) vannak kfejezve ez a verzó az ún. kvanttatív mérés részmodell (quanttatve measurement model QN- MM). A másodk változatban a mennység adatokkal ellentétben mnőség jellemzők domnálnak, ebben az ún. kvaltatív mérés részmodellben (qualtatve measurement model QL-MM) a vszonyszámok jelentk a rendszer alapját. A mérés részmodellek között legfőbb különbség a felhasznált változók típusa, amelyek között megkülönböztetünk mennység adatokat és mnőség jellemzőket. A legfőbb hasonlóság pedg az nformácók forrása, hszen mndkét változat olyan változókkal dolgozk, amelyek csak és kzárólag vállalat megkérdezésből származhatnak. A ktűzött cél elérése megkövetel az alkalmazott módszertan nemzetköz és haza közgazdaság-tudomány normákhoz történő gazítását. Ennek megfelelően mndvé-
3 1208 Molnár László gg nagy hangsúlyt fektettünk a feladat gényének legnkább megfelelő kutatás módszerek, kvaltatív és kvanttatív technkák, matematka és statsztka elemzések megválasztására. Az új mérés módszertan megalkotásában nem hagyatkozhattunk kzárólag a szakrodalm és szekunder adatokra, ezért mélynterjú segítségével bztosítottuk azt, hogy ne hagyjunk fgyelmen kívül releváns tényezőt vagy belső kapcsolatot az általunk felállított elmélet koncepcóban. A felkért szakértők közül öten a központ kormányzat, öten pedg a nagyvállalat szektor promnens képvselő közül kerültek k. Ezt a vállalat megkérdezés követte, amelyet az új mérés módszertan verfkálására kfejlesztett kérdőív próbakérdezése vezetett be azon kutatás-fejlesztés vezetők körében, akk már a modellalkotás fázsában segítették munkánkat. A kvanttatív, prmer kutatás során öszszesen 67 magyarország kutatás-fejlesztés tevékenységet folytató nagyvállalatot kérdeztünk meg a végleges kérdőív segítségével, telefonos nterjú formájában. A teljes mnta pontosság szntje 95 százalékos megbízhatóság mellett ±8,8 százalékpont. Az adatok elemzését Excelés SPSS-szoftverek segítségével hajtottuk végre. A következőkben a kutatás eredményet mutatjuk be: először a nemzetköz öszszehasonlításokban s alkalmazott kutatás-fejlesztés kompozt ndkátorokat és mérés módszertanokat, majd az általunk megalkotott K+F-teljesítmény ndex és K+Fhatékonyság ndex elmélet és gyakorlat tudnvalót összegezzük, valamnt a K+Faktvtás mátrxot, amely az újonnan kfejlesztett összetett mutatószámokat, mnt tengelyeket használja fel. 1. A kutatás-fejlesztés kompozt ndkátora Az országok kutatás-fejlesztés és nnovácós teljesítményének összetett mutatószámokkal történő mérésére olyan szervezetek tettek kísérletet, mnt például a Nemzetköz Menedzsment és Fejlesztés Intézet (Internatonal Insttute for Management and Development IMD), az Egyesült Államok Kutatás és Fejlesztés Testülete (RAND Corporaton) vagy az ENSZ Fejlesztés Programja (Unted Natons Development Programme UNDP). Ezek a próbálkozások azonban csak egy-egy évre szóltak és nem folytatódtak tovább (IMD [2009], Wagner et al. [2001], Wag-
4 K+F-aktvtás mátrx 1209 ner Horlngs Dutta [2001b], NSB [2008], UNDP [2007]). Érdekességképpen még meg lehet említen a kfejezetten csak az par és a szolgáltatás szektorok nnovácós aktvtásának (Hollanders Kanerva [2009]) és a kutató-fejlesztő tevékenység alapjául szolgáló kreatvtás (Hollanders van Cruysen [2008], Hu et al. [2005]) és a gazdaság globalzácó (OECD [2005]) mérésére tett első próbálkozásokat. A nemzetköz összehasonlításban használt kompozt ndkátorok mellett érdemes említést tenn azokról a matematka-statsztka módszerekről, amelyeket a kutatásfejlesztés teljesítményértékelésben az utóbb években felhasználtak. Bors és Telcs [2004] (Török [2005]) arra kereste a választ, hogy a K+Fstatsztkák jól értelmezhető csoportjara, azaz a mutatószámokra konstruálható-e olyan összetett mutató, amely a lehető legtöbb nformácót hordozza, azaz a mutatók szórásából kellően nagy hányadot magyaráz. A kérdésre főkomponenselemzéssel (prncpal component analyss PCA) adtak választ (lásd Nwa Tomzawa [1995]). Megállapításuk szernt ennek a módszernek a segítségével felállított, több mérőszámot együttesen fgyelembe vevő kompozt rangsorok jól értelmezhetők. Bors és Telcs [2004] arra s választ keresett, hogy kalakítható-e kutatásfejlesztés mutatószámok esetében olyan nem önkényes súlyozás, amellyel egy statsztkalag konzsztens összetett rangsor állítható össze. A kérdésre a ma egyre szélesebb körben elterjedt heursztkus optmumkeresés megoldások egykével, a genetkus algortmussal (genetc algorthm GA) adtak választ, és megállapították, hogy a vzsgált országokra egyértelmű pozícó határozható meg a módszer segítségével. A fuzzy halmazok elméletét (fuzzy set theory FST), amelyet a menedzsment tudományok területén (Tran et al. [2002], Tsaur Chang Yen [2002], Moon Kang [1999], Sohn Yang Kang [2001]) gyakran alkalmaznak, először Moon és Lee [2005] használták fel kompozt tudományos és technológa ndexek készítéséhez. A vzsgálatba vont tudományos és technológa ndkátorokat szekunder és prmer kutatás alapján jelölték k, majd ezt követően különböző területek (akadéma szektor, közszektor, par, természettudomány és társadalomtudomány) szakértőt kérték meg, hogy jelzők segítségével fejezzék k véleményüket az ndkátorok relatív fontosságáról. Az ndkátorokból a szakértők válaszat fuzzy halmazok elmélete segítségével meghatározott értékekkel súlyozva három kompozt ndkátort hoztak létre (K+Fnput: K+F-dolgozók, K+F-ráfordítások, K+F-alaptőke; K+F-output: szabadalmak, publkácók, technológa kereskedelem; gazdaság output), amelyeket keresztmetszet és longtudnáls vzsgálatokhoz használtak fel. A táblázat a kutatás-fejlesztés nemzetköz összehasonlításokban alkalmazott öszszetett mutatószámat tartalmazza.
5 1210 Molnár László A kutatás-fejlesztés kompozt ndkátora nemzetköz, nemzetgazdaság és regonáls sznten Index Az ndex kfejlesztője Tényező Módszertan Forrás Összesített nnovácós mutató (summary nnovaton ndex SII) Globáls nnovácós eredménytábla ndexe (global nnovaton scoreboard ndex GIS Index) Átfogó regonáls összesített nnovácós ndex (revealed regonal summary nnovaton ndex RRSII) Technológa fejlettség ndexe (technologcaladvance ndex Tech- Adv) Technológa aktvtás ndexe (technologcal actvty ndex TAI) ArCo technológa ndex (ArCo technology ndex ArCoTI) Globáls versenyképesség ndex (global compettveness ndex GCI) tzenkettedk pllére Tudásgazdaság ndex (knowledge economy ndex KEI) és Tudás ndex (knowledge ndex KI) harmadk pllére Európa Bzottság Európa Bzottság Európa Bzottság ENSZ Iparfejlesztés Szervezete (Unted Natons Industral Development Organsaton UNIDO) ENSZ Kereskedelm és Fejlesztés Konferenca (Unted Natons Conference on Trade and Development UNCTAD) Archbug Coco Vlággazdaság Fórum (World Economc Forum WEF) Vlágbank (World Bank WB) Harmnc EIS-mutató GIS-mutatók RIS-mutatók Medum-tech és hgh-tech par hozzáadott értéke és az par export K+F-tevékenységben foglalkoztatott munkaerő, szabadalmak és a tudományos publkácók száma Szabadalmak és tudományos publkácók száma, a rég és az új technológák (nternet, vezetékes és mobl telefon) elterjedése, humán tőke fejlettsége Innovácós kapactás, tudományos kutatóntézetek színvonala, vállalatok K+Fráfordítása, egyetemek és üzlet szféra kutatás együttműködése, fejlett technológájú termékek kormányzat beszerzése, tudósok és mérnökök rendelkezésre állása és szabadalmak bejegyzése Lcencadíjak, USPTO-nál* bejegyzett szabadalmak, a tudományos és műszak folyóratckkek Harmnc EIS-mutató transzformált értékének súlyozatlan átlaga Adott dmenzóba tartozó ndkátorok egyszerű átlagából dmenzó kompozt nnovácós ndexek (dmenson compost nnovaton ndex DCII), Három dmenzó kompozt nnovácós ndex súlyozott átlaga A regonáls nemzet összesített nnovácós ndex (regonal natonal summary nnovaton ndex RNSII) és a regonáls európa összesített nnovácós ndex (regonal european summary nnovaton ndex REUSII) transzformált értékenek súlyozott átlaga Hollanders van Cruysen [2008b], EC [2009] Archbug Denn Flppett [2009] Hollanders [2007] A mutatók számtan átlaga UNIDO [2005] UNCTAD [2005] Három részmutató számtan átlaga, amelyek szntén számtan átlaga az őket alkotó változóknak Archbug Coco [2004] WEF [2009] WB [2009] * Unted States Patent and Trademark Egyesült Államok Szabadalm és Védjegyhvatala. Forrás: Saját szerkesztés.
6 K+F-aktvtás mátrx 1211 A burkológörbe-elemzést (data envelopment analyss DEA) a haza szakrodalomban (lásd Bunkócz Ptlk [1999], Fülöp Temes [2001], Koty [1997], Tbenszkyné [2007], Tóth [1999]) elsőként Bors [2005] (Török [2005]) használta a K+F hatékonyságának vzsgálatára Färe Grosskopf Knox Lovell [1994] alapján. A nemzetköz szakrodalomban (Nardo et al. [2005]) azonban nem új ez az alkalmazás terület. A burkológörbe-elemzésben nput mutatóként a K+F-ráfordításokat és -dolgozókat, outputként pedg a publkácók és a szabadalmak számát használták. Ez az eljárás alkalmas arra, hogy meghatározzuk azokat a pontokat, amelyek a legjobban teljesítő országokat reprezentálják. A pontok alkotják a hatékonyság lehetőségek burkológörbéjét, amely alatt elhelyezkedő országok nem hatékonyak. Ezek pontos pozícóját a hozzájuk közel eső hatékony országok mutatóból egyértelműen meg lehet adn. Összefoglalva elmondható, hogy a különálló mutatószámok olyan kvanttatív vagy kvaltatív mérés módszere a megfgyelhető tényeknek, amelyek segítségével meghatározható az országok relatív pozícója egy adott területen, és kjelölhető a változás térbel vagy dőbel ránya. Az ndkátorok hasznosak továbbá a trendek meghatározásában, egy adott téma ránt fgyelem felkeltésében, poltka prortások felállításában és a teljesítmények összehasonlításában vagy nyomon követésében. Kompozt ndkátorról akkor beszélünk, amkor a különálló mutatószámok egy önálló ndexet alkotnak valamlyen matematka vagy számítás modell alapján. Az öszszetett mutatószám elméletleg olyan többdmenzós fogalmakat képes mérn, amelyeket a különálló mutatószámok nem tudnak megragadn (Nardo et al. [2005]). 2. A K+F-teljesítmény ndex és a K+F-hatékonyság ndex A következőkben a kvanttatív és kvaltatív mérés részmodellek bemutatása és verfkálása következk Kvanttatív mérés részmodell A kvanttatív mérés részmodell négy főkomponens-elemzés (K+F-teljesítmény, nputteljesítmény, folyamatteljesítmény és outputteljesítmény) összefüggő rendszere. A K+F-teljesítmény főkomponens-elemzés első látens változója az nputteljesítmény, amely a kutató-fejlesztő tevékenység bemenet oldalán jelentkező objektív, mennység adatokon alapuló anyag és személy erőforrás használatának ntenztását foglalja magában. A főkomponens-elemzés másodk látens változója a folyamatteljesítmény, amely a vállalkozás K+F-helyek által kfejtett kutató-fejlesztő tevékenység
7 1212 Molnár László folyamata során jelentkező objektív, mennység adatokon alapuló aktvtást jelent. Tpkus megjelenés formá az nformácóforrások génybe vétele és együttműködés más K+F-helyekkel. Az elemzés harmadk látens változója az outputteljesítmény, amely a vállalatok által kfejtett K+F-tevékenység kment oldalán jelentkező kézzel fogható eredményenek, publkácóknak és szabadalmaknak mennység adatat foglalja magában. Az előzőkben smertetett főkomponens-elemzések összekapcsolását jelentő, vagys a K+F-teljesítmény objektív, mennység adatokon alapuló mérését lehetővé tevő kvanttatív mérés részmodellt az 1. ábra tartalmazza. 1. ábra. Kvanttatív mérés részmodell K+F-teljesítmény Inputteljesítmény Inputteljesítmény (IN_ACT_OBJ_QN) Ráfordítások mennység adata (EXP_OBJ_QN) Kutatók mennység adata (RES_OBJ_QN) K+F-teljesítmény (R&D_ACT_OBJ_QN) Folyamatteljesítmény Folyamatteljesítmény (PROC_ACT_OBJ_QN) Informácóforrások mennység adata (SOURC_OBJ_QN) Együttműködések mennység adata (COOP_OBJ_QN) Outputteljesítmény Outputteljesítmény (OUT_ACT_OBJ_QN) Publkácók mennység adata (PUBL_OBJ_QN) Szabadalmak mennység adata (PAT_OBJ_QN) Forrás: Saját szerkesztés.
8 K+F-aktvtás mátrx 1213 A K+F-teljesítmény főkomponens-elemzésének megfelelőssége 1 (KMO = 0,695) mérsékelt, a Bartlett-próba 2 szgnfkancaértéke pedg 0,000. Az értékekből következk, hogy a főkomponens-elemzés megfelelő módszer a látens főkomponenseken, és a változók nem korrelálatlanok páronként. Az első főkomponens sajátértéke 2,097, vagys az eredet változók által hordozott nformácómennység kétharmadát (69,9%) skerült egy főkomponensbe sűríten. A magyarázott varancahányad alapján egy főkomponensnek van létjogosultsága. Az nputteljesítmény faktorsúlya 0,802; a folyamatteljesítményé 0,849; az outputteljesítményé pedg 0,856. A magas faktorsúlyok a K+F-teljesítmény kompozt ndkátor és az eredet változók között szgnfkáns, poztív rányú erős kapcsolat egyértelmű kfejező. A látens főkomponens (K+Fteljesítmény) által magyarázott varanca aránya 64,4 százalék az nputteljesítmény, 72,1 százalék a folyamatteljesítmény és 73,3 százalék az outputteljesítmény esetében, vagys a főkomponens-elemzéssel létrehozott kompozt ndkátor a teljes nformácómennység többségét tartalmazza. A kvanttatív mérés részmodellre vonatkozó főkomponens-elemzések eredménye alapján megállapíthatjuk, hogy a részmodell verfkálása az elvárt eredményeket hozta: skerült paraméterezn a vállalatok K+Fteljesítményt kfejező mérés módszert. Nevezzük ezt a kompozt ndkátort K+Fteljesítmény ndexnek (R&D performance ndex R&D-PERFIND), amely kszámításának menetét a Függelék 1. tartalmazza Kvaltatív mérés részmodell A kvaltatív mérés részmodell a kvanttatív mérés részmodellhez hasonlóan négy főkomponens-elemzés (K+F-hatékonyság, nputhatékonyság, folyamathatékonyság és outputhatékonyság) összefüggő rendszere. A K+F-hatékonyság főkomponens-elemzésének első látens változója az nputhatékonyság, amely a kutató-fejlesztő tevékenység bemenet oldalán jelentkező objektív, mnőség jellemzőkön alapuló anyag és személy erőforrás-használatának ntenztását foglalja magában. A főkomponens-elemzés másodk látens változója a folyamathatékonyság, amely a vállalkozás K+F-helyek által kfejtett kutatófejlesztő tevékenység folyamata során jelentkező objektív, mnőség jellemzőkön alapuló aktvtást jelent. Tpkus megjelenés formá az nformácóforrások génybe vétele és együttműködés más K+F-helyekkel. Az elemzés harmadk látens vál- 1 A faktorelemzés helytállóságát elemző mutatószám. Magas értéke (0,5 1,0) azt jelzk, hogy a faktorelemzés helyén való. A 0,5 alatt értékek esetében a faktorelemzés nem megfelelő módszer (Malhotra [2002] 674. old.). 2 Tesztstatsztka, amellyel azt a hpotézst vzsgáljuk, hogy a sokaságban a változók páronként korrelálatlanok. Más szóval a sokaság korrelácós mátrx egy egységmátrx, ahol mnden egyes változó tökéletesen korrelál saját magával (r = 1), de páronként korrelálatlan a több változóval (r = 0) (Malhotra [2002] 674. old.).
9 1214 Molnár László tozója az outputhatékonyság, amely a vállalatok által kfejtett K+F-tevékenység kment oldalán jelentkező kézzel fogható eredményenek, publkácóknak és szabadalmaknak mnőség jellemzőt foglalja magában. Az előzőekben smertetett főkomponens-elemzések összekapcsolását jelentő, vagys a K+F-hatékonyság objektív, mnőség jellemzőkön alapuló mérését lehetővé tevő kvaltatív mérés részmodellt a 2. ábra tartalmazza. 2. ábra. Kvaltatív mérés részmodell K+F-hatékonyság Inputhatékonyság Inputhatékonyság (IN_ACT_OBJ_QL) Ráfordítások mnőség jellemző (EXP_OBJ_QL) Kutatók mnőség jellemző (RES_OBJ_QL) K+F-hatékonyság (R&D_ACT_OBJ_QL) Folyamathatékonyság Folyamathatékonyság (PROC_ACT_OBJ_QL) Informácóforrások mnőség jellemző (SOURC_OBJ_QL) Együttműködések mnőség jellemző (COOP_OBJ_QL) Outputhatékonyság Outputhatékonyság (OUT_ACT_OBJ_QL) Publkácók mnőség jellemző (PUBL_OBJ_QL) Szabadalmak mnőség jellemző (PAT_OBJ_QL) Forrás: Saját szerkesztés. A főkomponens-elemzés szánalmas a Kaser Meyer Olkn-féle megfelelőség mutató alapján (KMO = 0,585), és a Bartlett-teszt kállta a próbát (Sg.=0,001). Az első főkomponens sajátértéke 1,818; vagys az eredet változók által hordozott nformácómennység 60,6 százalékát skerült egy változóba tömöríten. Mvel a másk
10 K+F-aktvtás mátrx 1215 két főkomponens sajátértéke ksebb mnt 1,000; ezért magától értetődk, hogy csak az elsőt szükséges megtartanunk. Az nputhatékonyság faktorsúlya 0,62; vagys ez a változó vesz részt legksebb súllyal a főkomponens létrehozásában. A folyamathatékonyság faktorsúlya 0,83; az outputhatékonyságé pedg 0,87. Ezek a változók domnálnak a K+F-hatékonyság kompozt ndkátorában. Az eredet változók végső kommunaltásat megvzsgálva megállapítható, hogy az nputhatékonyság kvételével (0,38), a folyamat- (0,69) és az outputhatékonyság (0,75) varancájának meghatározó többségét magyarázza a közös faktor, vagys a K+F-hatékonyság kompozt ndkátora. A kvaltatív mérés részmodellre vonatkozó főkomponens-elemzések eredménye alapján kjelenthetjük, hogy skerült paraméterezn a vállalatok K+Fhatékonyságát kfejező mérés módszert: a részmodell verfkálása az elvárt eredményeket hozta. Nevezzük ezt a kompozt ndkátort K+F-hatékonyság ndexnek (R&D effcency ndex R&D-EFFIND). A K+F-hatékonyság ndex számításának menetét a Függelék 2. tartalmazza. 3. A K+F-aktvtás mátrx A K+F-aktvtás mennység és mnőség aspektusát azért vzsgáltuk, mert ha szembeállítjuk egymással a teljesítmény és a hatékonyság aggregált dmenzóját, akkor egy olyan portfolótechnkához jutunk, amely segítségével a kutató-fejlesztő helyek (akadéma, felsőoktatás és vállalkozás) K+F-teljesítménye és K+Fhatékonysága egyaránt könnyen megjeleníthető. Nevezzük ezt a portfolótechnkát K+F-aktvtás mátrxnak (R&D actvty matrx). A 3. ábra a mntabel magyarország nagyvállalatok példáján szemléltet a kutatás-fejlesztés aktvtást. A kutatás-fejlesztés tevékenység teljesítménye és hatékonysága alapján négy csoportba sorolhatók a magyarország nagyvállalatok. Sztárok : Átlag felett teljesítménnyel és hatékonysággal jellemezhető vállalatok. Azok a cégek, amelyek felsmerték, hogy skerükben kulcsfontosságú szerepet tölt be a kutatás-fejlesztés, és ennek fgyelembevételével hozzák meg döntéseket. Mntabel arányuk 21,2 százalék. Mennységorentáltak : Azok a vállalatok tartoznak ebbe a csoportba, amelyek átlag felett teljesítménnyel, de átlag alatt hatékonysággal dolgoznak. Az aktvtásuk magas mennység adatokkal, de alacsony mnőség jellemzőkkel írható le. Arányuk a mntában 7,5 százalék. Lemaradók : A magyarország nagyvállalatok több mnt fele (51,5%) ebbe a kategórába tartozk. Sem a K+F-teljesítmény, sem pe-
11 1216 Molnár László dg a K+F-hatékonyság területén nem alkotnak maradandót, legalább s a több magyarország nagyvállalathoz vszonyítva. Mnőségorentáltak : A legszűkebb réteget (12,1%) a mnőségorentált gazdaság társaságok alkotják, amelyek teljesítményben ugyan elmaradnak az átlagtól, de hatékonyságban átlag felett kutatás-fejlesztés aktvtást nyújtanak a több haza 250 fő felett vállalathoz képest. 3. ábra. K+F-aktvtás mátrx Magas K+F-hatékonyság Sztárok Alacsony K+F-teljesítmény Magas K+F-teljesítmény Lemaradók Mnőségorentáltak Mennységorentáltak Alacsony K+F-hatékonyság Megjegyzés. Bázs: K+F-tevékenységet folytatók közül a kérdésre válaszolók, n=33. Forrás: Saját szerkesztés. 4. Következtetés A teljesítményértékelés jelentősége egyre nagyobb valamenny gazdaság ágazatban, különös tekntettel a gazdaság válságból való klábalás egyk lehetséges eszközeként aposztrofált kutatás-fejlesztés szektorban. Kutatás célunk ennek megfelelően egy új mérés módszertan kdolgozása volt, amelynek segítségével szofsztkált nyomon követést, ellenőrzést valósíthatunk meg a vállalat K+F-aktvtás területén. Az új koncepcó megalapozása érdekében tíz haza szakértővel készítettünk mélynterjút és nagymntás vállalat megkérdezés formájában verfkáltuk az elmélet síkon kfejlesztett részmodelleket, amely során a következő kutatás eredményekre jutottunk: A K+F-aktvtás mérésére megalkotott kvanttatív mérés részmodell (QN-MM) a mennység adatok között összefüggés alapján képez
12 K+F-aktvtás mátrx 1217 kompozt ndkátort, a K+F-teljesítmény ndexet (R&D-PERFIND). A kutatás-fejlesztés aktvtás mérésére létrehozott kvaltatív mérés részmodell (QL-MM) a mnőség jellemzők között kapcsolatból kndulva eredményez kompozt ndkátort, a K+F-hatékonyság ndexet (R&D- EFFIND). Mndkét ndex három részből tevődk össze. Ezek a részek a kutatás-fejlesztés folyamat nput, folyamat és output teljesítményéről, valamnt hatékonyságáról adnak tájékoztatást, de önmagukban s lényeges nformácókat hordoznak. Az újonnan kfejlesztett összetett mutatószámok lehetővé teszk a K+F-aktvtás mkroszntű nyomon követését, ellenőrzését, aggregálva pedg makrogazdaság vagy nemzetköz versenyképesség vzsgálatoknak s alapját képezhetk. Ezek a tevékenységek a végrehajtásért felelős döntéshozók, menedzserek munkájának szerves részét képzk, amelyben nagy segítséget jelentenek a komplex módszertanra épülő szgorú ellenőrzés technkák. A K+F-aktvtás mátrx egyszerű, mégs komplex elemzés technka a kutatás-fejlesztés tevékenység vzsgálatában, amelynek tengelyet a korábban smertetett K+F-teljesítmény ndex és K+F-hatékonyság ndex alkotják. A módszer egyaránt alkalmas térbel és dőbel összehasonlítások elvégzésére. A síknegyedeket reprezentáló elnevezéseket úgy próbáltuk megválasztan, hogy egyértelműen utaljanak az adott kategórába kerülő vállalat kutatás-fejlesztés aktvtásának mennység és mnőség jellemzőre. A K+F-aktvtás mátrx segítségével nemcsak értékelhető a vállalat vagy projektaktvtás, hanem mélyebb vzsgálatot és értelmezést követően kjelölhetővé válnak a tevékenység növekedésorentált fejlesztés ránya. Függelék 1. A K+F-teljesítmény ndex kszámításának menete A K+F-teljesítmény ndex kszámításához első lépésben a mennység mutatókat standardzálásnak vetjük alá, melőtt felhasználjuk azokat, például: EXP_OBJ_QN = 1 EXP_OBJ_QN EXP_OBJ_QN = n. 2 n EXP_OBJ_QN n = 1 EXP_OBJ_QN = 1 n n 1 n
13 1218 Molnár László Másodk lépésben meghatározzuk az nput, folyamat és output teljesítménymutatót, amelyek a standardzált mennység mutatók faktorérték-együtthatókkal súlyozott összege. IN_ACT_OBJ_QN = W EXP_OBJ_QN + W RES_OBJ_QN EXP_OBJ_QN RES_OBJ_QN PROC_ACT_OBJ_QN = W SOURC_OBJ_QN + W COOP_OBJ_QN SOURC_OBJ_QN COOP_OBJ_QN OUT_ACT_OBJ_QN = W PUBL_OBJ_QN + W PAT_OBJ_QN PUBL_OBJ_QN PAT_OBJ_QN A magyarország nagyvállalatok esetében a következő faktorérték-együtthatókkal kell súlyozn a standardzált mennység mutatókat. W EXP_OBJ_QN = 0,54; W RES_OBJ_QN = 0,54 W SOURC_OBJ_QN = 0,60; W COOP_OBJ_QN = 0,60 W PUBL_OBJ_QN = 0,70; W PAT_OBJ_QN = 0,70 A K+F-teljesítmény ndex, amely az nput, folyamat és output teljesítménymutatók faktorérték-együtthatókkal súlyozott összege. R&D-PERFIND = W IN_ACT_OBJ_QN + W IN_ACT_OBJ_QN OUT_ACT_OBJ_QN PROC_ACT_OBJ_QN PROC_ACT_OBJ_QN + W OUT_ACT_OBJ _ QN A következő súlyokat kell alkalmazn az nput, folyamat és output teljesítménymutatók esetében a vállalat megkérdezés alapján. W IN_ACT_OBJ_QN = 0,38; W PROC_ACT_OBJ_QN = 0,41; W OUT_ACT_OBJ_QN = 0,41 2. A K+F-teljesítmény ndex kszámításának menete A K+F-hatékonyság ndex kszámításához első lépésben a mnőség mutatókat standardzálásnak vetjük alá, melőtt felhasználjuk azokat, például: EXP_OBJ_QL = 1 EXP_OBJ_QL EXP_OBJ_QL = n. 2 n EXP_OBJ_QL n = 1 EXP_OBJ_QL = 1 n n 1 n
14 K+F-aktvtás mátrx 1219 Másodk lépésben meghatározzuk az nput-, folyamat- és outputhatékonyság mutatót, amelyek a standardzált mnőség mutatók faktorérték-együtthatókkal súlyozott összege. IN_ACT_OBJ_QL = W EXP_OBJ_QL + W RES_OBJ_QL EXP_OBJ_QL RES_OBJ_QL PROC_ACT_OBJ_QL = W SOURC_OBJ_QL + W COOP_OBJ_QL SOURC_OBJ_QL COOP_OBJ_QL OUT_ACT_OBJ_QL = W PUBL_OBJ_QL + W PAT_OBJ_QL PUBL_OBJ_QL PAT_OBJ_QL A magyarország nagyvállalatok esetében a következő faktorérték-együtthatókkal kell súlyozn a standardzált mnőség mutatókat. W EXP_OBJ_QL = 0,59; W RES_OBJ_QL = 0,59 W SOURC_OBJ_QL = 0,58; W COOP_OBJ_QL = 0,58 W PUBL_OBJ_QL = 0,60; W PAT_OBJ_QL = 0,60 A K+F-hatékonyság ndex, amely az nput-, folyamat- és outputhatékonyság mutatók faktorérték-együtthatókkal súlyozott összege. R&D-EFFIND = W IN_ACT_OBJ_QL + W IN_ACT_OBJ_QL OUT_ACT_OBJ_QL PROC_ACT_OBJ_QL PROC_ACT_OBJ_QL + W OUT_ACT_OBJ_QL A következő súlyokat kell alkalmazn az nput-, folyamat- és outputhatékonyság mutatók esetében a vállalat megkérdezés alapján. W IN_ACT_OBJ_QL = 0,34; W PROC_ACT_OBJ_QL = 0,46; W OUT_ACT_OBJ_QL = 0,48 Irodalom ARCHIBUGI, D. COCO, A. [2004]: A New Indcator of Technologcal Capabltes for Developed and Developng Countres (ArCo). World Development. 32. évf. 4. sz old. ARCHIBUGI, D. DENNI, M. FILIPPETTI, A. [2009]: Global Innovaton Scoreboard Pro Inno Europe/Inno Metrcs. Brussels. BORSI B. [2005]: Tudás, technológa és a magyar versenyképesség. PhD-értekezés. Budapest. BORSI B. TELCS A. [2004]: A K+F-tevékenység nemzetköz összehasonlítása országstatsztkák alapján. Közgazdaság Szemle. 51. évf. 2. sz old.
15 1220 Molnár László BUNKÓCZI L. PITLIK L. [1999]: A DEA (Data Envelopment Analyss) módszer falhasználás lehetősége üzemhatékonyságok méréséhez. Agrárnformatka. Debrecen. EC (EUROPEAN COMMISSION) [2009]: European Innovaton Scoreboard. Brüsszel. FÄRE, R. GROSSKOPF, S. KNOX LOVELL, C. A. [1994]: Producton Fronters. Cambrdge Unversty Press. Cambrdge. FÜLÖP J. TEMESI J. [2001]: A Data Envelopment Analyss (DEA) alkalmazása par parkok hatékonyságának vzsgálatára. Szgma. 32. évf sz old. HOLLANDERS, H. [2007]: Regonal Innovaton Scoreboard Pro Inno Europe/Inno Metrcs. Brussels. HOLLANDERS, H. KANERVA, M. [2009]: Servce Sector Innovaton Measurng Innovaton Performance for 2004 and 2006 Usng Sector Specfc Innovaton Indexes. Pro Inno Europe/Inno Metrcs. Brussels. HOLLANDERS, H. VAN CRUYSEN, A. [2008]: Desgn, Creatvty and Innovaton A Scoreboard Approach. Pro Inno Europe/Inno Metrcs. Brussels. HOLLANDERS, H. VAN CRUYSEN, A. [2008]: Rethnkng the European Innovaton Scoreboard A New Methodology for Pro Inno Europe/Inno Metrcs. Brussels. HUI, D. ET AL. [2005]: A Study on Creatvty Index. Hong Kong Home Affars Bureau. The Hong Kong Specal Admnstratve Regon Government. Hong Kong. IMD (INTERNATIONAL INSTITUTE FOR MANAGEMENT AND DEVELOPMENT) [2009]: World Compettveness Yearbook Lausanne. KOTY, L. [1997]: A gazdaság hatékonyság számítása DEA lneárs programmal. Statsztka Szemle. 75. évf. 6. sz old. KSH (KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL) [2004]: A K+F statsztka módszertana. Budapest. MALHOTRA, N. K. [2002]: Marketngkutatás. KJK-KERSZÖV Jog és Üzlet Kadó. Budapest. MOON, H. S. LEE, J. D. [2005]: A Fuzzy Set Theory Approach to Natonal Composte S&T Indces. Scentometrcs. 64. évf. 1. sz old. MOON, J. H. KANG, C. S. [1999]: Use of Fuzzy Set Theory n the Aggregaton of Expert Judgments. Annals of Nuclear Energy. 26. évf. 1. sz old. NARDO, M. ET AL. [2005]: Handbook on Constructng Composte Indcators Methodology and User Gude. Organsaton for Economc Co-operaton and Development. Pars. NSB (NATIONAL SCIENCE BOARD) [2008]: Scence and Engneerng Indcators Arlngton. NIWA, F. TOMIZAWA, H. [1995]: Composte Indcators Internatonal Comparson of Overall Strengths n Scence and Technology. Natonal Insttute of Scence and Technology Polcy. Tokyo. OECD (ORGANISATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT) [2005]: Measurng Globalzaton OECD Handbook on Economc Globalsaton Indcators Pars. SOHN, K. Y. YANG, J. W. KANG, C. S. [2001]: Assmlaton of Publc Opnons n Nuclear Decson-makng Usng Rsk Percepton. Annals of Nuclear Energy. 28. évf. 6. sz old. TIBENSZKYNÉ F. K. [2007]: Az oktatás hatékonyságának mérése a ZMNE 2006-ban végzett hallgatón Data Envelopment Analyss (DEA) módszer használatával. Hadmérnök. 2. évf. 2. sz old.
16 K+F-aktvtás mátrx 1221 TÓTH, Á. [1999]: Kísérlet a hatékonyság emprkus elemzésére. Magyar Nemzet Bank. Budapest. TÖRÖK Á. [2005]: Compettveness n Research and Development Comparsons and Performance. Edward Elgar Publshng. Cheltenham. TRAN, L. T. ET AL. [2002]: Fuzzy Decson Analyss for Integrated Envronmental Vulnerablty Assessment of the Md-Atlantc Regon. Envronmental Management. 29. évf. 6. sz old. TSAUR, S. H. CHANG, T. Y. YEN, C. H. [2002]: The Evaluaton of Arlne Servce Qualty by Fuzzy MCDM. Toursm Management. 23. évf. 2. sz old. UNCTAD (UNITED NATIONS CONFERENCE ON TRADE AND DEVELOPMENT) [2005]: World Investment Report New York. UNDP (UNITED NATIONS DEVELOPMENT PROGRAMME) [2007]: Human Development Report 2007/2008. New York. UNIDO (UNITED NATIONS INDUSTRIAL DEVELOPMENT ORGANIZATION) [2005]: Industral Development Report Venna. WAGNER C. S. ET AL. [2001]: Scence and Technology Collaboraton Buldng Capacty n Developng Countres. RAND. Santa Monca. WAGNER C. S. HORLINGS, E. DUTTA, A. [2001]: Can Scence and Technology Capacty be Measured? RAND. Santa Monca. WB (WORLD BANK) [2009]: World Development Indcators Washngton. WEF (WORLD ECONOMIC FORUM) [2008]: The Global Compettveness Report Geneva. Summary In the frst part of the paper, we examne the dfferent measurement methods of the research and development actvty wth partcular attenton to the composte ndcators wdespread n practce and to the multvarate statstcal methods appled to create complex ndces. In the second part, the research and development actvty matrx s ntroduced n detals. The newly developed analyss method s a portfolo technque, whch descrbes the nput and output actvty of the research and development unts n respect of quantty (performance) and qualty (effcency) and enables the categorsaton of the observaton unts nto four groups: stars, laggng behnds, quantty-, and qualty-orentated ones.
A HAZAI KUTATÁS-FEJLESZTÉS INDIKÁTORAI ÉS EREDMÉNYEINEK MÉRÉSI MÓDSZEREI, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A K+F AKTIVITÁSI INDEXEKRE
A HAZAI KUTATÁS-FEJLESZTÉS INDIKÁTORAI ÉS EREDMÉNYEINEK MÉRÉSI MÓDSZEREI, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A K+F AKTIVITÁSI INDEXEKRE 1. BEVEZETÉS Molnár László Ph.D. hallgató Mskolc Egyetem, Gazdaságelmélet Intézet
RészletesebbenA magyarországi nagyvállalatok kutatás-fejlesztési output aktivitásának vizsgálata, különös tekintettel a regionális különbségekre
A magyarországi nagyvállalatok kutatás-fejlesztési output aktivitásának vizsgálata, különös tekintettel a regionális különbségekre Dr. Molnár László egyetemi adjunktus Fiatal Regionalisták VIII. Konferenciája
RészletesebbenRENDSZERSZINTŰ TARTALÉK TELJESÍTŐKÉPESSÉG TERVEZÉSE MARKOV-MODELL ALKALMAZÁSÁVAL I. Rendszerszintű megfelelőségi vizsgálat
ENDSZESZINTŰ TATALÉK TELJESÍTŐKÉPESSÉG TEVEZÉSE MAKOV-MODELL ALKALMAZÁSÁVAL I. endszerszntű megfelelőség vzsgálat Dr. Fazekas András István okl. gépészmérnök Magyar Vllamos Művek Zrt. Budapest Műszak és
RészletesebbenVÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN
VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázat projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudomány Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudomány Tanszék az MTA
RészletesebbenA multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege
A multkrtérumos elemzés célja, alkalmazás területe, adat-transzformácós eljárások, az osztályozás eljárások lényege Cél: tervváltozatok, objektumok értékelése (helyzetértékelés), döntéshozatal segítése
RészletesebbenF L U E N T U. Nemzetközi gazdaság- és társadalomtudományi folyóirat International journal of Economic and Social Sciences. 2015. II. évfolyam 3.
F L U E N T U M Nemzetközi gazdaság- és társadalomtudományi folyóirat International journal of Economic and Social Sciences 2015. II. évfolyam 3. szám ISSN 2064-6356 www.fluentum.hu A KÁRPÁT-MEDENCE REGIONÁLIS
RészletesebbenHatékonyságvizsgálat az egészségügyben Relatív hatékonyságvizsgálat (DEA) alkalmazása a mozgásszervi rehabilitációs osztályokon
Hatéonyságvzsgálat az egészségügyben Relatív hatéonyságvzsgálat (DEA) alalmazása a mozgásszerv rehabltácós osztályoon DÉNES RITA - Kolta Tamás - Uzony-Kecsés Judt Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszé
RészletesebbenMegyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Zala megye
Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Zala megye Az alábbi statisztikai profil a megye általános, a Smart Specialisation Strategy (S3)-hoz kapcsolódó stratégiaalkotás
RészletesebbenA versenyképesség fogalma I.
Szent István Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Regionális Gazdaságtani és Vidékfejlesztési Intézet Versenyképesség általánosságban Versenyképesség korántsem egyenlő a gazdagsággal! Magyarország
RészletesebbenMegyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Jász-Nagykun-Szolnok megye
Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Jász-Nagykun-Szolnok megye Az alábbi statisztikai profil a megye általános, a Smart Specialisation Strategy (S3)-hoz kapcsolódó
RészletesebbenVersenyképesség és innováció a magyar gazdaságban nemzeti és vállalati szempontok
Innováció 2012-ben Lehetőségek és finanszírozási források a hazai közép- és nagyvállalatok számára Joint Venture Szövetség Versenyképesség és innováció a magyar gazdaságban nemzeti és vállalati szempontok
RészletesebbenStatisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.
Statsztka próbák Paraméteres. A populácó paraméteret becsüljük, ezekkel számolunk.. Az alapsokaság eloszlására van kkötés. Nem paraméteres Nncs lyen becslés Nncs kkötés Ugyanazon problémára sokszor megvan
RészletesebbenA bruttó hazai termék (GDP) növekedéséhez való hozzájárulás
Mûhely Anwar Klára, a KSH vezető tanácsosa E-mal: Klara.Anwar@ksh.hu Szôkéné Boros Zsuzsanna, a KSH osztályvezetője E-mal: Zsuzsanna.Boros@ksh.hu A bruttó haza termék (GDP) növekedéséhez való hozzájárulás
RészletesebbenA sokaság/minta eloszlásának jellemzése
3. előadás A sokaság/mnta eloszlásának jellemzése tpkus értékek meghatározása; az adatok különbözőségének vzsgálata, a sokaság/mnta eloszlásgörbéjének elemzése. Eloszlásjellemzők Középértékek helyzet (Me,
RészletesebbenA fenntartható gazdasági növekedés dilemmái a magyar gazdaságban. Előadó: Pitti Zoltán tudományos kutató, egyetemi oktató
A fenntartható gazdasági növekedés dilemmái a magyar gazdaságban Előadó: Pitti Zoltán tudományos kutató, egyetemi oktató A fenntartható gazdasági növekedés értelmezése (24) a.) Ellentmondásos megközelítésekkel
RészletesebbenKAPILLÁRIS NYOMÁS GÖRBE MEGHATÁROZÁSA HIGANYTELÍTÉSES POROZITÁSMÉRÉS ADATAIBÓL DETERMINATION OF CAPILLARY PRESSURE CURVE FROM MERCURY POROSIMETRY DATA
Műszak Földtudomány Közlemények, 84. kötet,. szám (03), pp. 63 69. KAPILLÁRIS NYOMÁS GÖRBE MEGHATÁROZÁSA HIGANYTELÍTÉSES POROZITÁSMÉRÉS ADATAIBÓL DETERMINATION OF CAPILLARY PRESSURE CURVE FROM MERCURY
RészletesebbenMegyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Veszprém megye
Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Veszprém megye Az alábbi statisztikai profil a megye általános, a Smart Specialisation Strategy (S3)-hoz kapcsolódó stratégiaalkotás
RészletesebbenStatisztika I. 3. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statsztka I. 3. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Vszonyszámok Statsztka munka: adatgyűjtés, rendszerezés, összegzés, értékelés. Vszonyszámok: Két statsztka adat arányát kfejező számok, Az un. leszármaztatott
RészletesebbenMegyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Szabolcs-Szatmár-Bereg megye
Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Szabolcs-Szatmár-Bereg megye Az alábbi statisztikai profil a megye általános, a Smart Specialisation Strategy (S3)-hoz kapcsolódó
RészletesebbenBékefi Zoltán. Közlekedési létesítmények élettartamra vonatkozó hatékonyság vizsgálati módszereinek fejlesztése. PhD Disszertáció
Közlekedés létesítmények élettartamra vonatkozó hatékonyság vzsgálat módszerenek fejlesztése PhD Dsszertácó Budapest, 2006 Alulírott kjelentem, hogy ezt a doktor értekezést magam készítettem, és abban
RészletesebbenFelsőoktatás-finanszírozás: adaptálható nemzetközi jó gyakorlatok
Felsőoktatás-fnanszírozás: adaptálható nemzetköz jó gyakorlatok Nagy Sándor Gyula, PhD egyetem adjunktus, Vlággazdaság Tanszék dékánhelyettes, Közgazdaságtudomány Kar Budapest Corvnus Egyetem Mnőségfejlesztés
RészletesebbenRegresszió. Fő cél: jóslás Történhet:
Fő cél: jóslás Történhet: Regresszó 1 változó több változó segítségével Lépések: Létezk-e valamlyen kapcsolat a 2 változó között? Kapcsolat természetének leírása (mat. egy.) A regresszós egyenlet alapján
Részletesebben4 2 lapultsági együttható =
Leíró statsztka Egy kísérlet végeztével általában tetemes mennységű adat szokott összegyűln. Állandó probléma, hogy mt s kezdjünk - lletve mt tudunk kezden az adatokkal. A statsztka ebben segít mnket.
RészletesebbenHipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?
01.09.18. Hpotézs vzsgálatok Egy példa Kérdések (példa) Hogyan adhatunk választ? Kérdés: Hatásos a lázcsllapító gyógyszer? Hatásos-e a gyógyszer?? rodalomból kísérletekből Hpotézsek A megfgyelt változó
RészletesebbenMegyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Csongrád megye
Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Csongrád megye Az alábbi statisztikai profil a megye általános, a Smart Specialisation Strategy (S3)-hoz kapcsolódó stratégiaalkotás
Részletesebbens n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés
A m és az átlag Standard hba Mnta átlag 1 170 Az átlagok szntén ngadoznak a m körül. s x s n Az átlagok átlagos eltérése a m- től! 168 A m konfdenca ntervalluma. 3 166 4 173 x s x ~ 68% ~68% annak a valószínűsége,
RészletesebbenA körvonalazódó K+F+I koncepció új hangsúlyai
A körvonalazódó K+F+I koncepció új hangsúlyai Közös cél: a valódi innováció Dr. Nikodémus Antal főosztályvezető NGM Innovációs és K+F Főosztály Dunaharaszti, 2011.március 31. Az innovációs rendszer fogalmi
RészletesebbenMolnár László egyetemi tanársegéd Miskolci Egyetem, Marketing Intézet. Absztrakt
A kutatás-fejlesztés aktvtás mérés módszere, külöös tektettel a K+F Teljesítméy Idexre (R&D-PERFIND) és a K+F Hatékoyság Idexre (R&D-EFFIND) Molár László egyetem taársegéd Mskolc Egyetem, Marketg Itézet
Részletesebben20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!
SPEC 2009-2010. II. félév Statsztka II HÁZI dolgozat Név:... Neptun kód: 20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek! 1. példa Egy üzemben tejport csomagolnak zacskókba,
RészletesebbenIndexszámítás során megválaszolandó kérdések. Hogyan változott a termelés értéke, az értékesítés árbevétele, az értékesítési forgalom?
Index-számítás Indexszámítás során megálaszolandó kérdések Hogyan áltozott a termelés értéke, az értékesítés árbeétele, az értékesítés forgalom? Hogyan áltozott a termelés, értékesítés mennysége? Hogyan
RészletesebbenMŰSZAKI TUDOMÁNYI DOKTORI ISKOLA. Napkollektorok üzemi jellemzőinek modellezése
MŰSZAKI TUDOMÁNYI DOKTORI ISKOLA Napkollektorok üzem jellemzőnek modellezése Doktor (PhD) értekezés tézse Péter Szabó István Gödöllő 015 A doktor skola megnevezése: Műszak Tudomány Doktor Iskola tudományága:
RészletesebbenVÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN
VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék az
RészletesebbenPÁROS ÖSSZEHASONLÍTÁS ALKALMAZÁSA MŰSZAKI SZAKEMBEREK VÉLEMÉNYÉNEK ELEMZÉSÉRE BEVEZETÉS
Pokorád László PÁROS ÖSSZEHASONLÍTÁS ALKALMAZÁSA MŰSZAKI SZAKEMBEREK VÉLEMÉNYÉNEK ELEMZÉSÉRE A technka eszközök üzemeltetése során hozott vezető döntések tükrözk az adott szakterület sajátosságan alapuló
RészletesebbenFOLYÓIRATOK, ADATBÁZISOK
Szakkönyvtár FOLYÓIRATOK, ADATBÁZISOK 2013. szeptember Acta Oeconomica Állam- és Jogtudomány Élet és Irodalom Figyelő Gazdaság és Jog Határozatok Tára HVG Közgazdasági Szemle Külgazdaság Magyar Hírlap
RészletesebbenKülönböző rönktárolási módszerek összehasonlító gazdaságossági
5 Különböző rönktárolás módszerek összehasonlító gazdaságosság vzsgálata GERENCSÉR Knga 1, MOLNÁR András 2, BEJÓ László 1, HANTOS Zoltán 3 1 NymE, Fa- és Papírpart Technológák Intézet 2 Techno-World System
RészletesebbenMegyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához- Budapest és Pest megye. Budapest, 2014.09.12. dr.
Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához- és Pest megye, 2014.09.12. dr. Radványi Bálint A GDP és összetevői 8/1 1. A bruttó hazai termék (GDP) 2012-ben: 10.639.823
RészletesebbenKeresztély Tibor. Tanulmányok. Tanítási tapasztalat. Kutatási tevékenység
Keresztély Tibor Budapesti Corvinus Egyetem Közgazdaságtudományi Kar Statisztika Tanszék 1093 Budapest, Fővám tér 8. Telefon: 06-1-482-5183, 06-1-373-7027, 06-20-776-1152 Email: tibor.keresztely@uni-corvinus.hu,
RészletesebbenInnováció, kutatásfejlesztés, vállalati alkalmazás
Innováció, kutatásfejlesztés, vállalati alkalmazás Heves Megyei Kereskedelmi és Iparkamara GAZDASÁGFEJLESZTÉSI NAP 2012.11.29. Farkas József Célom 1. Bizonyítani az innováció fontosságát, 2. Körbejárni
RészletesebbenJövedelem és szubjektív jóllét: az elemzési módszer megválasztásának hatása a levonható következtetésekre
Tanulmányok Jövedelem és szubjektív jóllét: az elemzés módszer megválasztásának hatása a levonható következtetésekre Hajdu Tamás, az MTA Közgazdaságés Regonáls Tudomány Kutatóközpont Közgazdaságtudomány
RészletesebbenMegyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Heves megye
Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Heves megye Az alábbi statisztikai profil a megye általános, a Smart Specialisation Strategy (S3)-hoz kapcsolódó stratégiaalkotás
RészletesebbenAdatelemzés Excellel és SPSS-sel
Adatelemzés Excellel és SPSS-sel NEDELKA ERZSÉBET Tartalom 1. Adatgyűjtés 2. Gazdaság és növekedés 3. Kereskedelem 4. Versenyképesség 5. Excel adatelemzés modulja 6. SPSS alapjai Adatgyűjtés, szakirodalom
RészletesebbenKutatás-fejlesztési adatok a PTE KFI stratégiájának megalapozásához. Országos szintű mutatók (nemzetközi összehasonlításban)
199 1992 1994 1996 1998 2 22 24 26 28 1 Kutatás-fejlesztési adatok a PTE KFI stratégiájának megalapozásához Készítette: Erdős Katalin Közgazdaságtudományi Kar Közgazdasági és Regionális Tudományok Intézete
RészletesebbenPhilosophiae Doctores. A sorozatban megjelent kötetek listája a kötet végén található
Phlosophae Doctores A sorozatban megjelent kötetek lstája a kötet végén található Benedek Gábor Evolúcós gazdaságok szmulácója AKADÉMIAI KIADÓ, BUDAPEST 3 Kadja az Akadéma Kadó, az 795-ben alapított Magyar
RészletesebbenA versenyképesség és a vállalkozói környezet kérdései Szlovákiában
Selye János Egyetem A versenyképesség és a vállalkozói környezet kérdései Szlovákiában PhDr. Antalík Imre Ing. Šeben Zoltán, PhD. 2014. október 30. BUDAPEST Az előadás tartalma: A versenyképesség fogalmának
RészletesebbenKomplex regionális elemzés és fejlesztés tanév DE Népegészségügyi Iskola Egészségpolitika tervezés és finanszírozás MSc
Komplex regonáls elemzés és fejlesztés 2016-2017. tanév DE Népegészségügy Iskola Egészségpoltka tervezés és fnanszírozás MSc 2. előadás Terület elemzés módszerek az egészségföldrajzban Terület ellátás
RészletesebbenA CMMI alapú szoftverfejlesztési folyamat
A CMMI alapú szoftverfejlesztési folyamat Készítette: Szmetankó Gábor G-5S8 Mi a CMMI? Capability Maturity Modell Integration Folyamat fejlesztési referencia modell Bevált gyakorlatok, praktikák halmaza,
RészletesebbenItem-válasz-elmélet alapú adaptív tesztelés. Item Response Theory based adaptive testing
Abstract Item-válasz-elmélet alapú adaptív tesztelés Item Response Theory based adaptve testng ANTAL Margt 1, ERŐS Levente 2 Sapenta EMTE, Műszak és humántudományok kar, Marosvásárhely 1 adjunktus, many@ms.sapenta.ro
RészletesebbenÖtvözetek mágneses tulajdonságú fázisainak vizsgálata a hiperbolikus modell alkalmazásával
AGY 4, Kecskemét Ötvözetek mágneses tulajdonságú fázsanak vzsgálata a hperbolkus modell alkalmazásával Dr. Mészáros István egyetem docens Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Anyagtudomány és Technológa
RészletesebbenFolyamatosan öntött lemezbugák középvonali dúsulása és következményei
Folyamatosan öntött lemezbugák középvonal dúsulása és következménye MTA doktor értekezés Írta dr. habl. Réger Mhály Budapest 21 Tartalomjegyzék oldal Summary 4 1. Bevezetés, célktűzés 5 2. Az öntött szál
Részletesebbenhalálos iramban Németh Dávid vezető elemző
halálos iramban Németh Dávid vezető elemző 2016.11.10. 1 innováció vezető innovátor követő innovátor mérsékelt innovátor lemaradó innovátor ki a gazdagabb? 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 versenyképesség alakulása
RészletesebbenOktatói adatlap Dr. Kengyel Ákos
egyetemi docens Társadalomtudományi Kar Nemzetközi Tanulmányok Intézet Karrier Felsőfokú végzettségek: 1988-1993 Budapesti Közgazdaságtudományi Egyetem, Európa szakirány Tudományos fokozatok: 1998, PhD
RészletesebbenOBJEKTÍV JÓL-LÉTI MEGKÖZELÍTÉSEK MODELLSZÁMÍTÁS, JÓL-LÉT DEFICITES TEREK MAGYARORSZÁGON
Társadalmi konfliktusok - Társadalmi jól-lét és biztonság - Versenyképesség és társadalmi fejlődés TÁMOP-4.2.2.A-11/1/KONV-2012-0069 c. kutatási projekt OBJEKTÍV JÓL-LÉTI MEGKÖZELÍTÉSEK MODELLSZÁMÍTÁS,
RészletesebbenA jól-lét mérése. Lorem Ipsum
A jól-lét mérése Lorem Ipsum Dr. Koós Bálint Dr. Nagy Gábor: A jól-lét mérése és modellezési lehetőségei a hazai és nemzetközi szakirodalom és a most folyó TÁMOP kutatás tükrében TÁMOP 4.2.2.A-11/1/KONV
RészletesebbenPÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM KÖZGAZDASÁGTUDOMÁNYI KAR GAZDÁLKODÁSTANI DOKTORI ISKOLA BEDŐ ZSOLT. Ph.D. ÉRTEKEZÉS TÉZISEI
PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM KÖZGAZDASÁGTUDOMÁNYI KAR GAZDÁLKODÁSTANI DOKTORI ISKOLA BEDŐ ZSOLT DILEMMÁK A PIACORIENTÁLT VÁLLALATKORMÁNYZÁS RENDSZERÉNEK HATÉKONYSÁGÁVAL KAPCSOLATBAN Ph.D. ÉRTEKEZÉS TÉZISEI TÉMAVEZETŐ:
RészletesebbenMagyarország helyzetének változása a régiós versenyben
Magyarország helyzetének változása a régiós versenyben A Versenyképességi évkönyv 216 bemutatása Magyar versenyképesség régiós kitekintéssel c. workshop 216. március 29. Udvardi Attila Kutatásvezető GKI
RészletesebbenHONNAN HOVÁ: SÜLLYEDÜNK VAGY EMELKEDÜNK?
HONNAN HOVÁ: SÜLLYEDÜNK VAGY EMELKEDÜNK? Prof. Dr. Csath Magdolna Szent István Egyetem Nyugat-Magyarországi Egyetem Közgazdász Klub Sopron 2013. szeptember 10. TARTALOMJEGYZÉK 1. Bevezetés 2. Ábrák 3.
RészletesebbenAZ SZTNH JAVASLATAI ÉS HELYE A HAZAI INNOVÁCIÓPOLITIKÁBAN
AZ SZTNH JAVASLATAI ÉS HELYE A HAZAI INNOVÁCIÓPOLITIKÁBAN DR. ŁUSZCZ VIKTOR, ELNÖK SZELLEMI TULAJDON NEMZETI HIVATALA A Magyar Iparjogvédelmi és Szerzői Jogi Egyesület konferenciája Mátraháza, 2017. november
RészletesebbenBevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,
Bevezetés a bometrába Dr. Dnya Elek egyetem tanár PhD kurzus. KOKI, 205.0.08. ADATREDUKCIÓ I. Középértékek Adatredukcó. M a középérték: azonos fajta számszerű adatok közös jellemzője. 2. Követelmények:
RészletesebbenInnováció: közhely vagy a jövő záloga?
Innováció: közhely vagy a jövő záloga? Szabó Gábor elnök, Magyar Innovációs Szövetség, egyetemi tanár, Szegedi Tudományegyetem www.u-szeged.hu Mi az innováció? (Ezt nyilván mindenki tudja, mert sokat beszélünk
RészletesebbenEmpirikus nehézségek. Termelési és költségfüggvények - elmélet. Termelési és költségfüggvények elmélet, folyt. Becslés három megközelítés
Panel elemzés alkalmazása termelés függvények becslése Mkroökonometra, 5. hét Bíró Ankó A tananyag a Gazdaság Versenyhvatal Versenykultúra özpontja és a udás-ökonóma Alapítvány támogatásával készült az
RészletesebbenA gabonavertikum komplex beruházás-elemzés módszertani fejlesztése OTKA: 48562 Részletes zárójelentés Témavezető: Dr. Ertsey Imre
A gabonavertkum komplex beruházás-elemzés módszertan fejlesztése OTKA: 48562 Részletes zárójelentés Témavezető: Dr. Ertsey Imre 1. Bevezetés A gabonavertkum komplex beruházás-elemzés módszertan fejlesztése
RészletesebbenTémaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan
Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan Dr. Dernóczy-Polyák Adrienn PhD egyetemi adjunktus, MMT dernoczy@sze.hu A projekt címe: Széchenyi István Egyetem minőségi kutatói utánpótlás nevelésének
RészletesebbenKoncentráció és mérése gazdasági és társadalmi területeken. Kerékgyártó Györgyné BCE Statisztika Tanszék
Koncentrácó és mérése gazdaság és társadalm területeken Kerékgyártó Györgyné BCE Statsztka Tanszék Koncentrácó Fogalmát a XVIII. sz. másodk felétől egyre gyakrabban használták. Először a termelésre értelmezték,
RészletesebbenTartalomjegyzék HARMADIK RÉSZ ESETTANULMÁNYOK ÉS EMPIRIKUS FELMÉRÉSEK
Tartalomjegyzék HARMADIK RÉSZ ESETTANULMÁNYOK ÉS EMPIRIKUS FELMÉRÉSEK (I) A pénzügyi integráció hozadékai a világgazdaságban: Empirikus tapasztalatok, 1970 2002.................................... 13 (1)
RészletesebbenMojzes Ákos. Doktori tézisek. témavezető: Dr. Földesi Péter CSc Széchenyi István Egyetem
Mojzes Ákos Környezetbarát párnázóanyag alkalmazásához szükséges tervezés és vzsgálat eljárások továbbfejlesztése logsztka szempontok fgyelembevételével Doktor tézsek témavezető: Dr. Földes Péter CSc Szécheny
RészletesebbenA TANÁCSADÁSI MODELLEK GYAKORLATI ALKALMAZÁSÁNAK FŐBB SAJÁTOSSÁGAI
A TANÁCSADÁSI MODELLEK GYAKORLATI ALKALMAZÁSÁNAK FŐBB SAJÁTOSSÁGAI Józsa Imola Doktorjelölt Dr. Vinogradov Sergey PhD.Tanszékvezető Egyetemi docens SZENT ISTVÁN EGYETEM Gödöllő BUDAPESTI KERESKEDELMI ÉS
RészletesebbenA gazdasági tevékenységek térbeli eloszlásának térképi megjelenítése magyar tudásintenzív ágazatok példáján
SZAKÁLNÉ DR. KANÓ IZABELLA A gazdaság tevékenységek térbel eloszlásának térkép megjelenítése magyar tudásntenzív ágazatok példáján A gazdaság tevékenységek térbel eloszlását, az egyenlőtlen eloszlás okat
RészletesebbenI. A közlekedési hálózatok jellemzői II. A közlekedési szükségletek jellemzői III. Analitikus forgalom-előrebecslési modell
Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Közlekedésmérnök és Járműmérnök Kar Közlekedésüzem Tanszék HÁLÓZATTERVEZÉSI MESTERISKOLA BEVEZETÉS A KÖZLEKEDÉS MODELLEZÉSI FOLYAMATÁBA Dr. Csszár Csaba egyetem
RészletesebbenDr. Ratkó István. Matematikai módszerek orvosi alkalmazásai. 2010.11.08. Magyar Tudomány Napja. Gábor Dénes Főiskola
Dr. Ratkó István Matematka módszerek orvos alkalmazása 200..08. Magyar Tudomány Napja Gábor Dénes Főskola A valószínűségszámítás és matematka statsztka főskola oktatásakor a hallgatók néha megkérdezk egy-egy
RészletesebbenEmber-robot kölcsönhatás. Biztonsági kihívások
MŐEGYETEM 1782 Budapest Budapest Mőszak és Gazdaságtudomány Egyetem Gépészmérnök Kar Mechatronka, Optka és Gépészet Informatka Tanszék A PhD dsszertácó összefoglalója Ember-robot kölcsönhatás. Bztonság
RészletesebbenKi tanul kitől? Tudástranszfer a Kaposvári egyetem és a Tamási kistérség között
sáriné csajka edina, csizmadiáné czuppon viktória, NémeTh NáNdor Ki tanul kitől? Tudástranszfer a Kaposvári egyetem és a Tamási kistérség között A leghátrányosabb helyzetű kistérségek és a felsőoktatás
Részletesebbentanulmányok Makó Csaba Illéssy Miklós A szervezeti innovációk a közszféra szervezeteiben
tanulmányok Makó Csaba Illéssy Miklós A szervezeti innovációk a közszféra szervezeteiben (A jó állam 1 létrehozásának és tartós fenntartásának elhanyagolt dimenziója) Elemzésünkben az európai közigazgatási
RészletesebbenA GDP hasonlóképpen nem tükrözi a háztartások közötti munka- és termékcseréket.
FŐBB MUTATÓK A regionális GDP adatok minősége alapvetően 3 tényezőtől függ: az alkalmazott számítási módszertől a felhasznált adatok minőségétől a vizsgált területi egység nagyságától. A TERÜLETI EGYENLŐTLENSÉGEK
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék
Mskolc Egyetem Gépészmérnök és Informatka Kar Informatka Intézet Alkalmazott Informatka Intézet Tanszék 2017/18 2. félév 4. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetem docens EFFS Prod Sch termelésprogramozó szoftver
RészletesebbenADATREDUKCIÓ I. Középértékek
ADATREDUKCIÓ I. Középértékek Adatredukcó 1. M a középérték: azonos fajta számszerű adatok közös jellemzője. 2. Követelmények: a) Számított középérték: közbenső helyet foglaljanak el, azaz mn középérték
RészletesebbenGazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.
Korrelácó-számítás 1. előadás Döntéselőkészítés módszertana Dr. Varga Beatr Két változó között kapcsolat Függetlenség: Az X smérv szernt hovatartozás smerete nem ad semmlen többletnformácót az Y szernt
RészletesebbenAZ NKFIH A JÖVŐ KUTATÓIÉRT
AZ NKFIH A JÖVŐ KUTATÓIÉRT Dr. Szabó István a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal innovációs és általános elnökhelyettese Tehetséghíd a jövőbe V. Országos TDK-fórum 2018. október 18. A
Részletesebbenversenyben (2004-2014) 2014)
Magyarország g pozíci ciói i a nemzetközi zi innováci ciós versenyben (2004-2014) 2014) Török Ádám Csuka Gyöngyi Az előzm zmények 2002-es MKT Vándorgyűlés: Kérdés: milyenek a magyar pozíciók a nemzetközi
RészletesebbenA magyarországi vállalatok lehetőségei és problémái versenyképességi szemléletben
Magyarország növekedési kilátásai MTA KRTK Közgazdaságtudományi Intézet A magyarországi vállalatok lehetőségei és problémái versenyképességi szemléletben Chikán Attila igazgató Budapesti Corvinus Egyetem
RészletesebbenEGÉSZSÉG-GAZDASÁGTAN
EGÉSZSÉG-GAZDASÁGTAN EGÉSZSÉG-GAZDASÁGTAN Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi
RészletesebbenA kelet-közép-európai régiók gazdasági-társadalmi térszerkezetének vizsgálata PLS-útelemzés segítségével
A kelet-közép-európai régiók gazdasági-társadalmi térszerkezetének vizsgálata PLS-útelemzés segítségével Egri Zoltán, főiskolai docens, SZIE AGK Bodnár Gábor, tudományos munkatárs, SZTE GTK A MAGYAR REGIONÁLIS
RészletesebbenPénzügyi intézmények értékelésére használt statisztikai módszerek
Pénzügyi intézmények értékelésére használt statisztikai módszerek Szabó Richard Óbudai Egyetem Galamb József IPRC WELCOME Tartalom Bevezetés Módszertan Adatok Következtetések Az előadás célja, Bevezetés
RészletesebbenPélda: Egy üzletlánc boltjainak forgalmára vonatkozó adatok 1999. október hó: (adott a vastagon szedett!) S i g i z i g i z i
. konzult. LEV. 013. ápr. 5. MENNYISÉGI ISMÉRV szernt ELEMZÉS Tk. 3-8., 88-90. oldal, kmarad: 70., 74. oldal A mennység smérv (X) lehet: dszkrét és folytonos. A rangsor a mennység smérv értékenek monoton
RészletesebbenI. BESZÁLLÍTÓI TELJESÍTMÉNYEK ÉRTÉKELÉSE
I. BESZÁLLÍTÓI TELJESÍTMÉNYEK ÉRTÉKELÉSE Komplex termékek gyártására jellemző, hogy egy-egy termékbe akár több ezer alkatrész is beépül. Ilyenkor az alkatrészek általában sok különböző beszállítótól érkeznek,
RészletesebbenTervezett béremelés a versenyszektorban 2016-ban A októberi vállalati konjunktúra felvétel alapján február 3.
Tervezett béremelés a versenyszektorban 2016-ban A 2015. októberi vállalati konjunktúra felvétel alapján 2016. február 3. 1 / 8 Az MKIK Gazdaság- és Vállalkozáskutató Intézet olyan nonprofit kutatóműhely,
RészletesebbenKözúti közlekedésüzemvitel-ellátó. Tájékoztató
12/2013. (III. 29.) NFM rendelet szakma és vzsgakövetelménye alapján. Szakképesítés, azonosító száma és megnevezése 54 841 02 Közút közlekedésüzemvtel-ellátó Tájékoztató A vzsgázó az első lapra írja fel
RészletesebbenOPPONENSI VÉLEMÉNY. Nagy Gábor: A környezettudatos vállalati működés indikátorai és ösztönzői című PhD értekezéséről és annak téziseiről
OPPONENSI VÉLEMÉNY Nagy Gábor: A környezettudatos vállalati működés indikátorai és ösztönzői című PhD értekezéséről és annak téziseiről A Debreceni Egyetem Társadalomtudományi Doktori Tanácsához benyújtott,
RészletesebbenA Dél-Alföldi régió innovációs képessége
A Dél-Alföldi régió innovációs képessége Elméleti megközelítések és empirikus elemzések Szerkesztette: Bajmócy Zoltán SZTE Gazdaságtudományi Kar Szeged, 2010. SZTE Gazdaságtudományi Kar Szerkesztette Bajmócy
RészletesebbenVolatilitásváltozatosság. globalizáció. big data. digitális darwinizmus. lakóhelyváltások 7X. munkahelyváltások 6X. oktatás átalakulása
Trendek Technológiai változás technikai fejlődés: a 21. század = előző 20.000 év 2020-ra 200 milliárd okos eszköz az IoT-n 2030-ig online agy számítógép kapcsolat 4D nyomtatás Volatilitásváltozatosság
RészletesebbenMenedzsment alapjai A vezetés és a szervezet környezete
Menedzsment alapjai A vezetés és a szervezet környezete A szervezet mikro és makro környezete Politikai-jogi környezet Technológiai és tudáskörnyezet Verseny- vagy akciókörnyezet Szervezet Gazdasági környezet
RészletesebbenVARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)
VARIANCIAANAÍZIS (szóráselemzés, ANOVA) Varancaanalízs. Varancaanalízs (szóráselemzés, ANOVA) Adott: egy vagy több tetszőleges skálájú független változó és egy legalább ntervallum skálájú függő változó.
RészletesebbenCiklikusan változó igényűkészletezési modell megoldása dinamikus programozással
Cklkusan változó gényűkészletezés modell megoldása dnamkus programozással Cklkusan változó gényűkészletezés modell megoldása dnamkus programozással DR BENKŐJÁNOS egyetem tanár SZIE 200 Gödöllő Páter K
RészletesebbenGazdaság és felsőoktatás Egymásrautaltság együttműködés lehetőségei, távlatai. 2013. Április 18-19. Bihall Tamás MKIK alelnök
Gazdaság és felsőoktatás Egymásrautaltság együttműködés lehetőségei, távlatai 2013. Április 18-19. Bihall Tamás MKIK alelnök Életszínvonal, életminőség Magyarország versenypozícióját a magyar gazdaság
RészletesebbenA termékek új generációja
Buzás N. (szerk.) 2005: Tudásmenedzsment és tudásalapú gazdaságfejlesztés. SZTE Gazdaságtudományi Kar Közleményei 2005. JATEPress, Szeged, 185-192. o. A termékek új generációja A szellemi tulajdon nemzetközi
RészletesebbenAdatsorok jellegadó értékei
Adatsorok jellegadó értéke Varga Ágnes egyetem tanársegéd varga.ag14@gmal.com Terület és térnformatka kvanttatív elemzés módszerek BCE Geo Intézet Terület elemzés forgatókönyve vacsora hasonlat Terület
Részletesebben2010. NOVEMBER III. ÉVF., 2. SZÁM TANULMÁNYOK A GAZDASÁGTUDOMÁNY KÖRÉBŐL. Szerkesztőbizottság: Elnök: Tagok: Szerkesztő:
PERIODICA OECONOMICA 2010. NOVEMBER III. ÉVF., 2. SZÁM TANULMÁNYOK A GAZDASÁGTUDOMÁNY KÖRÉBŐL Szerkesztőbizottság: Elnök: SZLÁVIK JÁNOS Tagok: COLLINS, J. MARKHAM HOLLÓNÉ KACSÓ ERZSÉBET KÁDEK ISTVÁN KOVÁCS
RészletesebbenVersenyképességünk fokozásának tényezői
ÁTALAKULÁS ÉS KONSZOLIDÁCIÓ A MAGYAR GAZDASÁGBAN ÉS GAZDASÁGIRÁNYÍTÁSBAN 50. Közgazdász Vándorgyűlés Versenyképességünk fokozásának tényezői Chikán Attila egyetemi tanár, igazgató Budapesti Corvinus Egyetem
RészletesebbenTransznacionális vállalatok. és közvetlen külföldi beruházások
Transznacionális vállalatok és közvetlen külföldi beruházások Bevezetés Miért jelentősek a multik? 3 A világkereskedelem 70%-át 500 vezető multinacionális vállalat ellenőrzi 4 A nemzetközi kereskedelem
RészletesebbenPIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)
PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS). FŐBB PONTOK A kutatási terv fogalmának meghatározása, a különböző kutatási módszerek osztályozása, a feltáró és a következtető kutatási módszerek közötti különbségtétel
RészletesebbenA komparatív előnyök koncepciójának központi szerepe van a nemzetközi kereskedelem
MÓDSZERTANI TANULMÁNYOK A KOMPARATÍV ELŐNYÖK MÉRÉSE* Az emprkus kereskedelemelemzés rodalmában általánosan elfogadott a komparatív előnyök különböző ndexenek alkalmazása a komparatív előnyök mérésére,
Részletesebben