Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Knowledge-Intensive Business Services Employment Structure and Economic Development in EU Regions

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F44555601%3A13510%2F22%3A43897451" target="_blank" >RIV/44555601:13510/22:43897451 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=1083118" target="_blank" >https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=1083118</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.18778/1508-2008.25.32" target="_blank" >10.18778/1508-2008.25.32</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Knowledge-Intensive Business Services Employment Structure and Economic Development in EU Regions

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The study presents the results of grouping EU NUTS 2 regions based on the share of employment in particular sectors (knowledge?intensive high?technology services, knowledge?intensive market services and other knowledge?intensive services), as well as GDP per capita, in 2008 and 2018. The grouping of regions was done by clustering methods (for structure data), including Ward?s method to determine the number of groups and the k?means for the final partition. GDP groups were defined using a sample mean and one standard deviation. To assess the similarity of the classifications and, consequently, to evaluate correlations between the employment structures and the level and pace of economic development, the similarity measure for partitions proposed by Sokołowski was used.

  • Název v anglickém jazyce

    Knowledge-Intensive Business Services Employment Structure and Economic Development in EU Regions

  • Popis výsledku anglicky

    The study presents the results of grouping EU NUTS 2 regions based on the share of employment in particular sectors (knowledge?intensive high?technology services, knowledge?intensive market services and other knowledge?intensive services), as well as GDP per capita, in 2008 and 2018. The grouping of regions was done by clustering methods (for structure data), including Ward?s method to determine the number of groups and the k?means for the final partition. GDP groups were defined using a sample mean and one standard deviation. To assess the similarity of the classifications and, consequently, to evaluate correlations between the employment structures and the level and pace of economic development, the similarity measure for partitions proposed by Sokołowski was used.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50202 - Applied Economics, Econometrics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe

  • ISSN

    1508-2008

  • e-ISSN

    2082-6737

  • Svazek periodika

    25

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    PL - Polská republika

  • Počet stran výsledku

    25

  • Strana od-do

    109-133

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85146888556