Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "JEL Classification" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Decomposition Analysis of the Greenhouse Gas Emissions in the European Union
Analiza rozkładu emisji gazów cieplarnianych w krajach Unii Europejskiej
Autorzy:
Drastichová, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/371404.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Komitet Człowiek i Środowisko PAN
Tematy:
decomposition
climate change
European Union (EU)
Greenhouse Gas Emissions (GHGs)
Log-Mean Divisia Index Method (LMDI)
Kyoto Protocol
sustainable development
JEL Classification
dekompozycja
zmiany klimatyczne
Unia Europejska
emisja gazów cieplarnianych
metoda LMDI
Protokół z Kioto
rozwój zrównoważony
Opis:
Climate change is a significant threat to sustainable development (SD). Using the Log-Mean Divisia Index Method (LMDI) a decomposition of the data on the greenhouse gas (GHG) emissions in the European Union (EU) in 2000 -2013 is carried out. To detect if decoupling of the environmental variable represented by the GHG emissions from the economic variable represented by the GDP was taking place in the EU economy, the changes of the GHG emissions were divided into three effects. These factors include the economic activity (scale), the composition or structure of the EU economy with respect to the countries, and GHG intensity of the countries. The aim of the paper is to detect if decoupling of the GHG emissions from the GDP development in the EU took place and to detect the factors of this development. The intensity effect was mainly responsible for the reduction of the GHG emissions in the EU while the scale effect contributed to their increase. The role of the composition effect was only marginal; however, it was positive. As the intensity effect often showed the high negative values, the total effect was often negative as well, which means that decoupling of GHG emissions from GDP took place.
Zmiany klimatyczne stanowią istotne zagrożenie dla zrównoważonego rozwoju (ZR). Przy pomocy metody LMDI przeprowadzono analizę rozkładu emisji gazów cieplarnianych w krajach Unii Europejskiej (UE) w okresie lat 2010-2013. Aby sprawdzić, czy decoupling zmiennej środowiskowej reprezentowanej przez emisję gazów cieplarnianych od zmiennej ekonomicznej reprezentowanej przez PKB w kontekście zmian emisji gazów cieplarnianych zachodzi we Wspólnocie, uwzględniono następujące efekty: aktywność ekonomiczną (skalę), skład i strukturę europejskiej ekonomii z uwzględnieniem różnic charakterystycznych dla poszczególnych krajów i poziomu ich emisji gazów cieplarnianych. Celem artykułu jest potwierdzenie, czy decoupling emisji gazów cieplarnianych od wzrostu PKB faktycznie zachodzi i jakie czynniki na niego wpływają. Efekt intensywności okazał się być odpowiedzialny głównie za zmniejszenie emisji gazów cieplarnianych w Europie, podczas gdy efekt skali przyczyniał się do wzrostu tej emisji. Efekt struktury odgrywał rolę marginalną, choć pozytywną. Efekt intensywności zwykle charakteryzował się wysokimi wartościami ujemnymi, to samo odnosiło się do efektu całkowitego, co oznacza, że decoupling emisji gazów cieplarnianych od PKB faktycznie zachodzi.
Źródło:
Problemy Ekorozwoju; 2017, 12, 2; 27-35
1895-6912
Pojawia się w:
Problemy Ekorozwoju
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment of Sustainable Development Using Cluster Analysis and Principal Component Analysis
Ocena zrównoważonego rozwoju za pomocą analizy skupień i analizy głównych składników
Autorzy:
Drastichová, Magdaléna
Filzmoser, Peter
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/371108.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Komitet Człowiek i Środowisko PAN
Tematy:
European Union (EU)
Hierarchical Cluster Analysis (HCA)
Principal Component Analysis (PCA)
Sustainable Development (SD)
Sustainable Development Goals (SDGs)
JEL Classification
Q01
Q50
Q51
Q54
Q56
Unia Europejska
hierarchiczna analiza skupień
analiza głównych wskaźników
rozwój zrównoważony
cele zrównoważonego rozwoju
Opis:
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.
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.
Źródło:
Problemy Ekorozwoju; 2019, 14, 2; 7-24
1895-6912
Pojawia się w:
Problemy Ekorozwoju
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies