PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Assessment of Sustainable Development Using Cluster Analysis and Principal Component Analysis

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Ocena zrównoważonego rozwoju za pomocą analizy skupień i analizy głównych składników
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The European Union (EU) Sustainable Development Goals (SDG) indicator set replaced the EU Sustainable Development Strategy (SDS) in 2017. The selected indicators of this set were chosen for the analysis to classify the sample of the 28 EU countries along with Norway according to their performance in sustainability. In the selection of indicators, priority was given to the indicators reflecting the social dimension of SD, along with important representatives of the economic, ecological and institutional dimensions of SD generally. Hierarchical Cluster Analysis (HCA) and Principal Component Analysis (PCA) were applied to the data of 12 indicators in the period 2012- 2016. By means of the HCA, four clusters were created in each year of the period 2012-2016 using the indicator values of particular years and then using all the indicator values in all the monitored years for the general assignment of countries to particular clusters. According to changes in the assignment to particular clusters over the years, the sustainability of development and the path of SD in the examined countries are assessed. As regards the core countries of each cluster, cluster 1 includes the most developed EU countries and is thus evaluated as the best performing cluster. Cluster 2 including the least developed EU countries is evaluated as the worst performing cluster. Cluster 3 predominantly includes the transitive economies and it is evaluated as the second best performing cluster according to the indicators applied. Cluster 4 containing the Southern countries is assessed as the second worst performing cluster. From the shifts of countries that occurred between the years, the shift of Ireland from cluster 3 to cluster 1 in 2013 must be emphasised as the move towards higher sustainability. The shift of Slovakia and Hungary from cluster 2 to cluster 3 in 2013 is also evaluated as progress towards higher sustainability.
PL
W Unii Europejskiej w 2017 r. Cele zrównoważonego rozwoju zastąpiły dotychczasową Strategię zrównoważonego rozwoju. W tej pracy wybrane wskaźniki odnoszące się do nowych Celów zrównoważonego rozwoju stanowią podstawę klasyfikacji 28 krajów Wspólnoty oraz Norwegii. Wśród tych wskaźników priorytetowo potraktowano te odnoszące się do wymiaru społecznego zrównoważonego rozwoju, uzupełniając dyskusję o podstawowe wskaźniki ekonomiczne, ekologiczne i instytucjonalne. Przeanalizowano okres obejmujący lata 2012-2016. Wobec wybranych 12 wskaźników zastosowano hierarchiczną analizę skupień i analizę głównych składników. Utworzono cztery klastry w ramach każdego roku z analizowanego okresu, określając wartości wskaźników dla poszczególnych lat, a następnie określenie wszystkich wartości wskaźników dla wszystkich monitorowanych lat umożliwiło przypisanie krajów do poszczególnych klastrów. Określenie zmian w przypisaniu do poszczególnych klastrów na przestrzeni lat umożliwiło ocenę zrównoważoności rozwoju i określenie ścieżki zrównoważonego rozwoju badanych krajów. Jeśli chodzi o główne kraje każdego klastra, to klaster 1 obejmuje najbardziej rozwinięte kraje UE i dlatego jest oceniany jako klaster, który osiąga najlepsze wyniki. Klaster 2 uwzględnia najsłabiej rozwinięte kraje i oceniony jest jako ten, który osiąga najgorsze wyniki. Klaster 3 obejmuje głównie gospodarki znajdujące się w okresie przejściowym i jest oceniany jako drugi osiągający najlepsze wyniki. Klaster 4 obejmuje kraje Południa i jest oceniany jako drugi osiągający najgorsze wyniki. Uwzględniając zmiany jakie zaszły w okresie kolejnych lat, należy podkreślić przesunięcie Irlandii z klastra 3 do klastra 1 w 2013 r., co oznacza ruch w kierunku większej zrównoważoności. Tak samo należy ocenić przejście w tym samym roku Słowacji i Węgier z klastra 2 do klastra 3.
Czasopismo
Rocznik
Strony
7--24
Opis fizyczny
Bibliogr. 27 poz., fig., tab.
Twórcy
  • VŠB-Technical University of Ostrava, Faculty of Economics, Department of Regional and Environmental Economics, Sokolská 33, 701 21 Ostrava, Czech Republic
  • Vienna University of Technology, Institute of Statistics and Mathematical Methods in Economics, Wiedner Hauptstrasse 8-10 1040 Vienna, Austria
Bibliografia
  • 1. ADAMIŠIN P., VAVREK R., and PUKALA R., 2015, Cluster Analysis of Central and Southeast Europe via Selected Indicators of Sustainable Development, in: Environmental Economics, Education and Accreditation in Geosciences: Ecology, Economics, Education and Legislation. (Conference Proceedings: 15th International Multidisciplinary Scientific Geoconference, Sofia (SGEM 2015), 3, p. 135-140.
  • 2. ALDENDERFER M., BLASHFIELD R., 1984, Cluster analysis, Sage Publications, Beverly Hills.
  • 3. ALLIEVI, F., LUUKKANEN, J., PANULA-ONTTO, J., VEHMAS, J., 2011, Grouping and Ranking the EU-27 Countries by their Sustainability Performance Measured by the Eurostat Sustainability Indicators, in: Proceedings of the Conference ‘Trends and Future of Sustainable Development. 9-10 June 2011, eds. Lakkala, H. and Vehmas, J., Tampere, Finland. Turku: Finland Futures Research Centre, pp. 9-20.
  • 4. DREXHAGE J., MURPHY D., 2010, Sustainable Development: From Brundtland to Rio 2012, International Institute for Sustainable Development (IISD), New York.
  • 5. DRASTICHOVÁ M., 2018a, Sustainability of the EU Countries Measured by Selected Approaches, in: Proceedings of the 4th International Conference on European Integration 2018.
  • 6. DRASTICHOVÁ, M., 2018b. The Theory and Measurement of Sustainable Development, in: SAEI, 52, VSB-TU Ostrava, Ostrava.
  • 7. DRASTICHOVÁ M., 2017, Measuring Sustainability of the EU Countries with the Selected Indices, in: Proceedings of the 11th International Conference INPROFORUM 2017: ‘Innovations, Enterprises, Regions and Management’, November 9, 2017, České Budějovice, p. 11-20, ISBN 978-80-7394-667-8.
  • 8. DU PISANI J. A., 2006, Sustainable development – historical roots of the concept, in: Environmental Sciences 3(2), p. 83–96.
  • 9. EUROPEAN UNION, 2012, Consolidated Version of the Treaty on the Functioning of the European Union. Official Journal of the European Union, C 326/132.
  • 10. EUROPEAN COMMISSION, 2011, Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions. Roadmap to a Resource Efficient Europe, COM(2011) 571 final, 20. 9. 2011, http://eur-lex. europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri= CELEX :52011DC0571&from=EN (10.09.2018).
  • 11. EUROPEAN COMMISSION, 2010, Communication from the Commission. Europe 2020. A Strategy for Smart, Sustainable and Inclusive Growth, COM(2010) 2020, 3. 3. 2010, http://eur-lex.europa. eu/legal-content/en/TXT/?uri=CELEX:52010DC202 0 (15.10.2018).
  • 12. EUROSTAT, 2018a, Sustainable Development Indicators, https://ec.europa.eu/eurostat/web/sdi/indi cators (10.09.2018).
  • 13. EUROSTAT, 2018b, Europe 2020 Strategy, http://ec.europa.eu/eurostat/web/europe-2020-indica tors/europe-2020-strategy (11.09.2018).
  • 14. EVERITT B. S., 1993. Cluster Analysis. 3rd ed., Arnold, London.
  • 15. HALASKOVÁ M., 2015, Comparison of Expenditure on Research and Development in EU Countries by Means of Cluster Analysis, in: 17th International Scientific Conference Finance and Risk 2015 proceedings, vol. 1, November 23 – 24, 2015, Bratislava, p. 100-110.
  • 16. HUTTMANOVÁ E., 2016. Sustainable Development and Sustainability Management in the European Union Countries, in: European Journal of Sustainable Development, 5(4), p. 475-482.
  • 17. JENCOVA S., LITAVCOVA E., KOTULIC R., VAVREK R., KRAVCAKOVA VOZAROVA I., LITAVEC T., 2015, Phenomenon of Poverty and Economic Inequality in the Slovak Republic, in: Procedia Economics and Finance, 26, p. 737-741.
  • 18. JOHNSON R. A., WICHERN D. W., 2007, Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th ed., Pearson Education, United States.
  • 19. MELOUN M., MILITKÝ J., 2002, Kompendium statistického zpracování dat, Academia, Praha.
  • 20. MOOI E., SARSTEDT M., 2011, Cluster Analysis, in: A Concise Guide to Market Research, eds. Mooi E. and Sarstedt M., Springer, Verlag Berlin Heidelberg, p. 237-284.
  • 21. KATES R.W., PARRIS T. M., LEISEROWITZ A. A., 2005, What is sustainable development? Goals, indicators, values, and practice, in: Environment: Science and Policy for Sustainable Development, 47(3), p. 8-21.
  • 22. ŘEZANKOVÁ H., HÚSEK D., SNÁŠEL V., 2007, Shluková analýza dat, Professional Publishing, Praha.
  • 23. SINGH R. K., MURTY H. R., GUPTA S. K., DIKSHIT, A. K., 2009, An overview of sustainability assessment methodologies, in: Ecological Indicators, 9(2), p. 189-212.
  • 24. UNITED NATIONS, EUROPEAN COMMISSION, INTERNATIONAL MONETARY FUND, OECD, WORLD BANK, 2003, Handbook of national accounting. Integrated environmental and economic accounting 2003, in: Studies in Methods, Series F, No. 61, Rev.1 (ST/ESA/STAT/SER.F/61/Rev.1).
  • 25. OECD, 2002, Sustainable Development. Indi-cators to measure Decoupling of Environmental Pressure from Economic Growth, SG/SD (2002) 1/FINAL, OECD, Paris.
  • 26. OECD, 2003, OECD Environmental Indicators. Development, Measurement and Use, Reference Paper, OECD, Paris.
  • 27. WCED (World Comission on Environment and Development), 1987, Our common future, Oxford University Press, New York.
Uwagi
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-a538a8a6-b48b-4697-8729-f74411225800
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.