A Network Readiness Index (NRI) elemzése többváltozós statisztika alkalmazásával = Multivariate Statistical Analysis of the Network Readiness Index (NRI)

Bánhidi, Zoltán and Tokmergenova, Madina and Dobos, Imre (2023) A Network Readiness Index (NRI) elemzése többváltozós statisztika alkalmazásával = Multivariate Statistical Analysis of the Network Readiness Index (NRI). STATISZTIKAI SZEMLE, 101 (7). pp. 618-634. ISSN 0039-0690

Preview

Text 2023_07_618.pdf Download (641kB) | Preview

Abstract

A Network Readiness Index (NRI) egy olyan mutatórendszer, amely az országok digitális fejlettségét és a digitális transzformáció gazdasági, társadalmi hatásait méri. A tanulmány célja, hogy többváltozós statisztikai eszközök segítségével jellemezze az NRI 12 alpillére közötti kapcsolatokat. Elsőként egyszerű korrelációs elemzést végzünk az alpilléreken a változók közötti lineáris összefüggések kimutatására, majd főkomponens-elemzés (PCA) segítségével elvégezzük adataink leképezését egy alacsonyabb dimenziós térbe, illetve az alpillérek közötti oksági kapcsolatokat parciális korrelációs együtthatók segítségével elemezzük. A változók vizsgálata után klaszterelemzéssel homogén csoportokat képzünk az adatbázisban szereplő 130 országból. Vizsgálataink eredményei alapján elmondható, hogy a 12 alpillér egymással szorosan összefügg, információtartalmuk viszonylag csekély információvesztéssel visszaadható, mindössze két látens változó segítségével. A klaszterelemzés eredményei alapján elmondható, hogy az Európai Unió országai között a digitális fejlettséget, versenyképességet tekintve igen komoly különbségek mutathatók ki: míg az északi és a nyugati tagországok a világ élvonalában vannak, addig a balkáni térség országai inkább a közepes jövedelmű és a (jobban teljesítő) fejlődő országokkal állnak hasonló fejlettségi szinten. = The Network Readiness Index (NRI) is an aggregate index that measures countries' digital development and the economic and social impact of digital transformation. This study aims to characterise the relationships between the 12 sub-pillars of the NRI using multivariate statistical tools. First, we perform a simple correlation analysis on the sub-pillars to identify linear relationships between variables. We then perform Principal Component Analysis (PCA) to map our data into a lower dimensional space and analyse the causal relationships among the sub-pillars using partial correlation coefficients. After examining the variables, we use cluster analysis to form homogeneous groups of the 130 countries in the database. The results of our tests show that the 12 sub-pillars are highly correlated, and their information content can be reproduced with relatively little loss of information using only two latent variables. The cluster analysis results show significant differences in digital development and competitiveness among EU member states, with the Nordic and Western countries at the global forefront, while the Balkan countries are more in line with middleincome and (better performing) developing countries.

Actions (login required)

Edit Item