Модельний аналіз показників сталого розвитку країн світу

Abstract

У статті розглянуто можливості застосування класичних інструментів аналітичних методів та методів інтелектуального аналізу даних для моделювання глобального сталого розвитку. Для розподілу країн світу на групи за показниками, які традиційно виділяють для вивчення сталого розвитку, проведено кластерний аналіз методом k-середніх, у результаті якого виділено 2 кластери. До першого кластеру ввійшли економічно розвинені індустріальні країни, які характеризуються високим рівнем соціальних показників і низьким рівнем нерівності можливостей. Водночас у цих країнах високий індекс корупції та низький індекс Джині. Для країн другого кластеру притаманні низькі соціальні стандарти, проте значно нижчий рівень корупції та значення екологічного сліду, ніж у розвинених країнах. Однак втричі більший індекс нерівних можливостей, ніж у країнах, що ввійшли до першого кластеру. До цього кластеру належать здебільшого країни з невисоким соціально-економічним розвитком та країни, що розвиваються. Для перевірки отриманих результатів виконано класифікацію країн світу за основними вимірами сталого розвитку. Побудовано граф дерева класифікації країн світу за вимірниками сталого розвитку. Комп’ютерні моделі, запропоновані у роботі, спрямовані на вирішення основних проблем сталого розвитку, однак є застосовними в багатьох інших сферах, разом із міжнародними відносинами, економікою та системами управління. The article discusses the possibilities of use of classical instruments of analytical methods and data mining methods for global sustainability modelling. To divide countries into groups according to the indicators that are traditionally allocated for sustainability studying, it is carried out the cluster analysis by k-medium method, which resulted in 2 clusters. The first cluster includes economically developed industrialized countries. A high level of social performance and a low level of inequality of outcomes characterize them. At the same time, these countries have high rank of corruption and low Gini Index. There are low social standards, but significantly lower rank of corruption and footprint than in developed countries in the countries of the second cluster. However, the index of inequality of outcomes is three times higher than in the countries included in the first cluster. The tree graph classification of the countries of the world has been constructed on the basis of indicators of sustainable development. The computer models, which are presented in this paper, aim to solve the main problems of sustainable development. They can also be applicable in many other fields, including international relations, economics, and management systems.