The Size of the Substitution Bias of Inflation Measurement in Relation to the Level of Innovativeness of The European Union’s Economies

Open access

Abstract

The consumer price index (CPI) is acommon measure of inflation. Similarly to the harmonised index of consumer prices (HICP), it is determined using the Laspeyres index, thus data on the consumption of the basket of goods do not have to be current. The Laspeyres index, using weights only from the base period, may not reflect changes in consumer preferences that occurred in the studied year. This is the reason for the formation of the so-called substitution bias in the measurement of inflation. The aim of the article is to assess the impact of the level of innovativeness of a given country’s economy on the occurrence of the substitution effect. The empirical part of the article is based on basic innovation indices, i.e. the SII, IOI, and GII. The assessment of the relationship between the level of innovativeness and the scale of the substitution effect was carried out based on the methods of multidimensional statistical analysis (including cluster analysis, the PROFIT method).

If the inline PDF is not rendering correctly, you can download the PDF file here.

  • Adams J.D. Jaffe A.B. 1996 Bounding the effects of R&D: an investigation using matched establishment-firm data RAND Journal of Economics vol. 27 no. 4 pp. 700-721.

  • Anthony S.D. Johnson M.W. Sinfield J.V. Altman E.J. 2014 Przez innowację do wzrostu – jak wprowadzać innowację przełomową Wolters Kluwer SA Warszawa.

  • Baturo W. 2004 Nowa encyklopedia powszechna PWN Wydawnictwo Naukowe PWN Warszawa.

  • Białek J. 2016 Reduction in CPI commodity substitution bias by using the modified lloyd–moulton index Statistika – Statistics and Economy Journal vol. 96 (2) pp. 51-59 Czech Statistical Office Praga.

  • Białek J. 2017a Approximation of the Fisher price index by using the Lloyd–Moulton index: Simulation study Communications in Statistics – Simulation and Computation 46(5) pp. 3588-3598.

  • Białek J. 2017b Approximation of the Fisher price index by using Lowe Young and AG Mean indices Communications in Statistics – Simulation and Computation 46(8) pp. 6454-6467.

  • Camba-Mendez G. Gaspar V. Wynne M. 2002 Measurement issues in european consumer price indices and the conceptual framework of the HICP European Central Bank Frankfurt.

  • Clements K.W. Izan H.Y. 1987 The measurement of inflation: astochastic approach Journal of Business and Economic Statistics 5(3) pp. 339-350.

  • Ducharme L.M. 2000 The Canadian CPI and the bias issue: present and future outlooks Estadistica Espanola vol. 42 no. 145 pp. 25-41.

  • Dutta S. Lanvin B. Wunsch-Vincent S. (eds.) 2017 The Global Innovation Index 2015. Innovation Feeding the World Fontainebleau Ithaca and Geneva: Cornell University INSEAD the World Intellectual Property Organization (WIPO) http://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_gii_2017.pdf; assessed 15.08.2018.

  • European Commission 2010 EUROPE 2020. Astrategy for smart sustainable and inclusive growth Communication from the Commission COM(2010) 2020 http://ec.europa.eu/eu2020/pdf/COMPLET%20EN%20BARROSO%20%20%20007%20-%20Europe%202020%20-%20EN%20version.pdf assessed 20.08.2018.

  • European Commission 2013 Commission launches new innovation indicator. Brussels: European Commission. Retrieved September 13 2013 from http://europa.eu/rapid/press-release_IP-13--831_pl.htm assessed: 11.09.2018.

  • European Commission 2017 European Innovation Scoreboard 2017 Internal Market Industry Entrepreneurship and SMEs Brussels.

  • Eurostat 2013 COICOP Five-Digit Structure and Explanatory Noteshttps://www.dst.dk/ext/4197663288/0/pris/COICOP_pdf assessed 18.09.2018.

  • Gatnar E. Walesiak M. 2004 Metody statystycznej analizy wielowymiarowej wbadaniach marketingowych Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej Wrocław.

  • Grabiński T. Wydymus S. Zeliaś A. 1989 Metody taksonomii numerycznej wmodelowaniu zjawisk społeczno-gospodarczych PWN Warszawa.

  • Grębowiec M. 2017 Uwarunkowania akceptacji innowacyjnych produktów żywnościowych na rynku soków inapojów owocowych Handel Wewnętrzny vol. 3(368) pp. 287-300.

  • Hall B. Mairesse J. 1995 Exploring the relationship between R&D and productivity in French manufacturing firms Journal of Econometrics vol. 65 pp. 263-293.

  • Hałka A. Leszczyńska A. 2011 Wady izalety wskaźnika cen towarów iusług konsumpcyjnych – szacunki obciążenia dla Polski Gospodarka Narodowa 9(241) pp. 51-75.

  • Jajuga K. 1993 Statystyczna analiza wielowymiarowa Wydawnictwo Naukowe PWN Warszawa.

  • Kruskal J.B. 1964 Nonmetric multidimensional scaling: Anumerical method Psychometrika 29(2) pp. 115-129.

  • Kruskal J.B. Wish M. 1978 Multidimensional Scaling Sage California.

  • Lent J. Dorfman A.H. 2009 Using aweighted average of base period price indexes to approximate a superlative index Journal of Official Statistics 25(1) pp. 139-149.

  • Łukasik P. 2017 Analiza problemów pomiaru innowacyjności przedsiębiorstwa Nierówności Społeczne aWzrost Gospodarczy vol. 52 (4/2017) pp. 416-423 https://repozytorium.ur.edu.pl/bitstream/handle/item/3348/30%20%C5%82ukasik-analiza%20problem%C3%B3w.pdf?sequence=1&isAllowed=y assessed 10.09.2018.

  • Mamica Ł. 2007 Audyt innowacyjny firm jako narzędzie monitorowania innowacyjności gospodarki [in:] S. Mazur (ed.) Ewaluacja funduszy strukturalnych: perspektywa regionalna Uniwersytet Ekonomiczny wKrakowie Fundacja Uniwersytetu Ekonomicznego Kraków.

  • Marek T. 1989 Analiza skupień wbadaniach empirycznych PWN Warszawa.

  • Nordhaus W.D. 1998 Quality change in price indexes Journal of Economic Perspectives vol. 12 pp. 59-68.

  • Nowicka A. 2015 Innowacyjna gospodarka kultura uczenia się przez całe życie [in:] C. Schmidt Współczesne problemy zarządzania i ekonomii Poltext Warszawa.

  • Olejniczak T. 2007 Innowacja produktowa na rynku żywności-postrzeganie wpływ na zachowania nabywcze konsumentów [in:] T. Czuba M. Reysowski M. Skurczyński (ed.) Innowacje w marketingu 4.0 Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego Sopot.

  • Silver M. Heravi S. 2007 Why elementary price index number formulas differ: Evidence on price dispersion Journal of Econometrics 140(2) pp. 874-883.

  • Sneath P.H.A. Sokal R.R. 1973 Numerical Taxonomy W.H. Freeman and Co. San Francisco.

  • Stępniak-Kucharska A. 2012 Działalność innowacyjna przedsiębiorstw przemysłowych w Polsce Studia Prawno-Ekonomiczne vol. LXXXVI pp. 293-319.

  • Staśkiewicz J. Innowacyjność Polski na tle wybranych krajów wujęciu wskaźników syntetycznych Finanse Rynki Finansowe Ubezpieczenia vol. 57 pp. 575-589.

  • Takane Y. Young F. de Leeuw J. 1976 Non-metric individual differences multidimensional scaling: an alternating least squares method with optimal scaling features Psychometrika 42(1) pp. 7-67.

  • Vertesy D. The Innovation Output Indicator 2017. Methodology Report EUR 28876 EN Publications Office of the European Union Luxembourg 2017 doi:10.2760/971852 JRC108942 p. 33 http://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/bitstream/JRC108942/jrc108942_ioi_2017_report_final.pdf assessed 11.09.2018.

  • Von der Lippe P. 2007 Index Theory and Price Statistics Peter Lang Frankfurt Germany.

  • White A.G. 1999 Measurement biases in consumer price indexes International Statistical Review 67(3) pp. 301-325.

  • Young F.W. Hamer R.M. 1987 Multidimensional Scaling: History Theory and Application Lawrence Eribaum Associates New Jersey.

  • Zaborski A. Pełka M. 2013 Geometrical presentation of preferences by using profit analysis and R program Folia Oeconomia. Acta Universitatis Lodziensis 285 pp. 191-197.

Search
Journal information
Metrics
All Time Past Year Past 30 Days
Abstract Views 0 0 0
Full Text Views 139 74 3
PDF Downloads 80 50 1