Országok digitális fejlettségének megállapítása lépcsőzetes DEA, lépcsőzetes Pareto-hatékonyság és klaszteranalízis felhasználásával, a 2020-as nemzetközi digitális gazdasági és társadalmi index adatai alapján : Digital development of countries using tiered DEA, tiered Pareto efficiency and Cluster Analysis with data from the 2020 International DESI

Bánhidi, Zoltán and Dobos, Imre (2023) Országok digitális fejlettségének megállapítása lépcsőzetes DEA, lépcsőzetes Pareto-hatékonyság és klaszteranalízis felhasználásával, a 2020-as nemzetközi digitális gazdasági és társadalmi index adatai alapján : Digital development of countries using tiered DEA, tiered Pareto efficiency and Cluster Analysis with data from the 2020 International DESI. STATISZTIKAI SZEMLE, 101 (11). pp. 978-998. ISSN 0039-0690

Preview

Text 2023_11_978.pdf Download (719kB) | Preview

Abstract

Tanulmányunkban a nemzetközi digitális gazdasági és társadalmi index (I-DESI) 2020. évi kiadásának 5 fő dimenzióját használjuk fel a digitális fejlettség mérésére, azonban az Európai Bizottság szubjektív scoringmodellje helyett a döntéselmélet és a többváltozós statisztika objektív módszereit alkalmazzuk az adatbázisban szereplő országok csoportosításához, amit a Tiered Data Envelopment Analysis (lépcsőzetes burkológörbe-elemzés, TDEA) módszerével, a lépcsőzetes Paretohatékonysági megközelítéssel (Hasse-diagramon keresztül), valamint a k-közép klaszterezési algoritmussal végzünk el. E három módszer eredményeit ezután a Spearman-féle rhó és a Kendall-féle tau-b korrelációs együtthatók segítségével hasonlítjuk össze. A TDEA és a Hasse-módszer nagyon hasonló, közel azonos országcsoportokat eredményez, de a harmadik módszerünkkel kapott klaszterek sem különböznek ezektől túlságosan. Magyarország pozíciója a k-közép klaszterezés szerint a legjobb, a középmezőnybe helyezi hazánkat, a többi módszer viszont a mezőny alsó felébe, hasonlóan a V4 többi országához. = In this study, we use the five principal dimensions of the 2020 International Digital Economy and Society Index (I-DESI) to measure digital development, but instead of using the European Commission's subjective scoring model to rank countries, we apply objective grouping methods from decision theory and multivariate statistics. The grouping is done using the Tiered Data Envelopment Analysis (TDEA) approach, the stepwise Pareto efficiency approach (via the Hasse diagram) and finally the k-means clustering algorithm. The results of these three methods are then evaluated using Spearman's rho and Kendall's tau-b correlation coefficients. The TDEA and Hasse methods produce essentially identical results, but the clusters are not too dissimilar either. Hungary's position is best according to the k-means clustering, which places it in the middle of the pack, but the other methods place it in the bottom half, along with other members of the V4 group.

Actions (login required)

Edit Item