The European Union is actively involved in the fight against climate change by setting national and international goals in the field of environmental protection. An important and globally monitored indicator is Net greenhouse gas emissions (GHG), the reduction of which was enshrined in the Europe 2020 Strategy and is subsequently the subject of the 2030 Agenda. The contribution focuses on the evaluation of the fulfillment of the main climate goal set in the Strategy 2020 and on the analysis of the environmental efficiency of member countries in reducing Net greenhouse gas emissions (GHG). The method of distance from a fictitious object was used to evaluate the set climate target, and environmental efficiency was measured in the period 2010-2020 using the DEA method. The chosen methods made it possible to reach the conclusion that up to five countries, such as Ireland, Luxembourg, Cyprus, Spain and Austria, failed to meet the set climate goal by 2020. By means of the DEA method, significant differences in environmental efficiency were detected between countries that joined the EU before and after 2004. Lower environmental efficiency was achieved to a greater extent by countries that joined the EU last. The presented study assumed that countries that did not reach the set goal have low environmental efficiency. However, this turned out to be a false assumption and countries like Ireland and Luxembourg were included among the states with the highest environmental efficiency. The results may indicate that the climate goals at the national level were set too ambitiously in these countries.
PL
Unia Europejska aktywnie uczestniczy w walce ze zmianami klimatycznymi, ustanawiając krajowe i międzynarodowe cele w dziedzinie ochrony środowiska. Ważnym i globalnie monitorowanym wskaźnikiem jest emisja gazów cieplarnianych netto (GHG), których redukcja została uwzględniona w Strategii Europa 2020 i jest przedmiotem Agendy 2030. Niniejszy artykuł skupia się na ocenie realizacji głównego celu klimatycznego ustanowionego w Strategii 2020 oraz analizie efektywności środowiskowej państw członkowskich w redukcji emisji gazów cieplarnianych netto (GHG). Do oceny wyznaczonego celu klimatycznego zastosowano metodę odległości od obiektu fikcyjnego, a efektywność środowiskową mierzono w okresie 2010-2020 za pomocą metody DEA. Wybrane metody pozwoliły dojść do wniosku, że do 2020 roku pięć krajów, takich jak Irlandia, Luksemburg, Cypr, Hiszpania i Austria, nie osiągnęło wyznaczonego celu klimatycznego. Za pomocą metody DEA wykryto istotne różnice w efektywności środowiskowej między krajami, które przystąpiły do UE przed i po 2004 roku. Niższą efektywność środowiskową osiągnięto w większym stopniu przez kraje, które przystąpiły do UE w ostatnim przedziale czasowym. Przedstawione badanie założyło, że kraje, które nie osiągnęły wyznaczonego celu, mają niską efektywność środowiskową. Jednak okazało się, że jest to fałszywe założenie, a kraje takie jak Irlandia i Luksemburg zostały uwzględnione wśród państw o najwyższej efektywności środowiskowej. Wyniki mogą wskazywać, że cele klimatyczne na poziomie krajowym zostały ustawione zbyt ambitnie w tych krajach.
Due to the Covid-19 pandemic, governments must support their economy to prevent a possible recession which will lead to an increase in public debt. Therefore, it is necessary to know important determinants of public debt. This paper provides an analysis of public debt determinants. The main aim of the article is to identify the impact of specific variables on the level of public debt in EU countries by using econometric methods. The article analyses studies that focus on determinants of public debt, and it defines ten fundamental independent (explanatory) variables. Panel data regression model is used to monitor the impact of these variables on an independent variable - public debt, while it uses data from 1999 to 2019. The model’s results show that the growth of variables, such as current account balance of payments, budget balance, public administration investments, inflation rate, and GDP growth, lead to reducing public debt in EU countries. On the other hand, the increase in variables, such as annual population density change and budget expenditure, leads to public debt growth. The impact of both, unemployment rate and purchasing power parity, on public debt is insignificant based on the study results.
PL
W związku z pandemią Covid-19 rządy muszą wspierać swoją gospodarkę, aby zapobiec ewentualnej recesji, która doprowadzi do wzrostu długu publicznego. Dlatego konieczna jest znajomość ważnych determinant długu publicznego. Artykuł zawiera analizę determinant długu publicznego. Głównym celem artykułu jest identyfikacja wpływu poszczególnych zmiennych na poziom długu publicznego w krajach UE za pomocą metod ekonometrycznych. Artykuł analizuje badania, które koncentrują się na determinantach długu publicznego i definiuje dziesięć podstawowych zmiennych niezależnych (objaśniających). Panelowy model regresji danych służy do monitorowania wpływu tych zmiennych na zmienną niezależną - dług publiczny, natomiast wykorzystuje dane z lat 1999- 2019. Wyniki modelu pokazują, że wzrost zmiennych, takich jak bilans płatniczy obrotów bieżących, saldo budżetowe , inwestycje administracji publicznej, inflacja i wzrost PKB prowadzą do redukcji długu publicznego w krajach UE. Z drugiej strony wzrost zmiennych, takich jak roczna zmiana gęstości zaludnienia i wydatki budżetowe, prowadzi do wzrostu długu publicznego. Wpływ zarówno stopy bezrobocia, jak i parytetu siły nabywczej na dług publiczny jest, jak wynika z wyników badań, nieznaczny.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.