AZ ÉLET TÉRBEN MOZAIK, IDŐBEN AZONBAN EGYENES VONAL ÖKOLÓGIAI LÁBNYOM KALKULÁCIÓ ALKALMAZÁSAI 1 SZIGETI CECÍLIA 2

Hasonló dokumentumok
MEHIB ZRT OKTÓBER 9-TŐL HATÁLYOS ORSZÁGKOCKÁZATI BESOROLÁSA ÉS FEDEZETI POLITIKÁJA

Az irodalmi és a művészeti művek védelméről szóló Berni Egyezményben részes országok listája

TRIOTEL Távközlési Kft.

TRIOTEL Távközlési Kft.

TRIOTEL Távközlési Kft.

Közlemény március 1. Bejelentés jogszabály változás miatti ÁSZF módosításról

Az Emberi Jogok Nemzetközi Egyezségokmányai és a Fakultatív Jegyzőkönyvek megerősítésének helyzete

Szerződő fél Ratifikáció/Csatlakozás Hatályba lépés dátuma. Albánia Csatlakozás: december március 6.

DPD Express szolgáltatás

Stratégiai partnerségek Felnőtt tanulás III. számú melléklet PÉNZÜGYI ÉS SZERZŐDÉSES RENDELKEZÉSEK

EXIMBANK ZRT OKTÓBER 21-TŐL HATÁLYOS ORSZÁGKOCKÁZATI BESOROLÁS ÉS KOCKÁZATVÁLLALÁSI ELVEK

Közlemény július 1. Bejelentés az előfizetői igények szélesebb körű kiszolgálása miatti ÁSZF módosításról

MEHIB ZRT JANUÁR 15-TŐL HATÁLYOS ORSZÁGKOCKÁZATI BESOROLÁSA ÉS FEDEZETI POLITIKÁJA

XII. sz. melléklet Díjszabás

EGYEDI SZOLGÁLTATÁSI SZERZŐDÉS

Hallgatók külföldön 1

Invitel Távközlési Zrt. Általános Szerződési Feltételek üzleti előfizetők számára nyújtott elektronikus hírközlési szolgáltatásokra

Invitel Távközlési Zrt. Általános Szerződési Feltételek üzleti előfizetők számára nyújtott elektronikus hírközlési szolgáltatásokra

2-19 sz. melléklet (Tiszavasvári fejállomás)

Felnőttkori túlsúly és elhízás globális előfordulása régiónként

2-20 sz. melléklet (Lepsény fejállomás)

Az Invitel Távközlési Zrt.

Közel-és Távol-Kelet gazdasága Gazdasági átalakulás tanúságai közel sem távolról

ALKALMAZANDÓ TÁMOGATÁSI RÁTÁK KA2 FELSŐOKTATÁSI STRATÉGIAI PARTNERSÉGEK

ALKALMAZANDÓ TÁMOGATÁSI RÁTÁK KA202 SZAKKÉPZÉSI STRATÉGIAI PARTNERSÉGEK

ALKALMAZANDÓ TÁMOGATÁSI RÁTÁK KA2 KÖZNEVELÉSI STRATÉGIAI PARTNERSÉGEK

Szerződő fél Ratifikáció/Csatlakozás Hatályba lépés dátuma. Albánia Csatlakozás: június szeptember 1.

TANET KFT. HELYHEZKÖTÖTT TELEFON- SZOLGÁLTATÁS ÁLTALÁNOS SZERZŐDÉSI FELTÉTELEK MELLÉKLETEK

A Föld ökológiai lábnyomának és biokapacitásának összehasonlítása és jelenlegi helyzete. Kivonat

COOPERATION IN THE CEREAL SECTOR OF THE SOUTH PLAINS REGIONS STRÉN, BERTALAN. Keywords: cooperation, competitiveness, cereal sector, region, market.

MELLÉKLETEK. Hatályba lépés ideje: 2009.április 03.

GDA légi export díjak 2018 /HUF/ * A GDA boríték használata esetén a fuvardíjat nem befolyásolja a csomag súlya. Érvényes 2018.

Életminőség 28 NEMZETKÖZI RANGSOROK

FÖLDTULAJDON ÉS FÖLDBIRTOKVISZONYOK ALAKULÁSA AZ EU TAGORSZÁGOKBAN

3. sz. MELLÉKLET Összes alkoholfogyasztás per fő (15 év felettiek) tiszta alkoholt számítva literben

Hatályos: /16

Szent István Egyetem Gödöllő. 3/2005.sz. Rektori Utasítás az egyetemi alkalmazottak és hallgatók külföldi utazásának ügyintézéséről és napidíjáról

VoIP hívásdíjak bruttó összegei országonként

CSERNELY KÖZSÉG DEMOGRÁFIAI HELYZETE

NeoPhone a NetTelefon

Bill Gates-től Szudánig, avagy hol vannak az egyenlőtlenség határai. Dr. Szigeti Cecília

VILLAMOSENERGIA-TERMELÉS EURÓPÁBAN, VALAMINT A TAGÁLLAMOK KÖZÖTTI EXPORT, IMPORT ALAKULÁSA 2009 ÉS 2013 KÖZÖTT

HU ÁLTALÁNOS TÁJÉKOZTATÓ Magyarországi beutazás és tartózkodás szabályai schengeni csatlakozásunk után

Sebastián Sáez Senior Trade Economist INTERNATIONAL TRADE DEPARTMENT WORLD BANK

MAGYARORSZÁG -ajánlat készült: 2014 március 10.- H Zóna 1-3

új díjzóna ( től)

MELLÉKLETEK. a következőhöz: A Bizottság jelentése az Európai Parlamentnek és a Tanácsnak

Hatályos: november 01-től

A jövedelem alakulásának vizsgálata az észak-alföldi régióban az évi adatok alapján

jacsa.net VOIP nemzetközi percdíjak

Megyei Egészségügyi Vagyonkezelı és Ingatlan Hasznosító Kft. Magyar Telekom Nyrt. Beszédcélú Távközlési Szolgáltatási Szerzıdés

Az Erasmus+ program összes tevékenységtípusában a következő országok vehetnek részt: Norvégia Törökország Szerbia3

Aljzatok, dugaszok. Aljzatok, dugaszok:

FODOR MÓNIKA 1, RUDOLFNÉ KATONA MÁRIA 2, KARAKASNÉ MORVAY KLÁRA 3

One of the economical and political aims of the Hungarian government and the European Union (EU) is improving and supporting the micro, small and

Dr. Csiszárik-Kocsir Ágnes Dr. Fodor Mónika

DPD Szolgáltatás leírás

MELLÉKLETEK. a következőhöz: A Bizottság jelentése az Európai Parlamentnek és a Tanácsnak

Szolgáltatások, díjcsomagok, díjazási feltételek

KISVÁLLALATOK KOMMUNIKÁCIÓS SAJÁTOSSÁGAI NEMZETKÖZI ÜZLETI TÁRGYALÁSOK TÜKRÉBEN SZŐKE JÚLIA 1

MŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-KELET MAGYARORSZÁGI RÉGIÓBAN 2012

Poggyász: méret- és súlykorlátozások - United Airlines

LAKOSSÁGI FORINT SZÁMLACSOMAGOK

Mellékelten továbbítjuk a delegációknak a COM(2018) 139 final számú dokumentum I-IV. mellékletét.

telefon alapcsomag forgalmi díjak (bruttó) Csúcsid ben Csúcsid n kívül

Phenotype. Genotype. It is like any other experiment! What is a bioinformatics experiment? Remember the Goal. Infectious Disease Paradigm

A változásokkal egységes szerkezetbe foglalt ÁSZF-ek ügyfélkapu útján kerül benyújtásra a Hatóság részére.

1. Forgalmi díjak Havidíj bruttó Alap tarifacsomag (Forgalmi díj komponensei: Perc díj) 990 Másodperc alapú számlázás.

Koroknai Péter lénárt-odorán Rita: A speciális célú vállalatok szerepe a hazai gazdaságban és a statisztikákban*,1

IP/09/473. Brüsszel, március 25

Az Európai Unió Tanácsa Brüsszel, december 2. (OR. en)

MAGASÉPÍTÉSI PROJEKT KOCÁZATAINAK VIZSGÁLATA SZAKMAI INTERJÚK TÜKRÉBEN 1 CSERPES IMRE 2

Nemzetközi kreditmobilitás a partnerországok felsőoktatási intézményeivel. Education and Culture Erasmus+

1. A kereskedelmi szálláshelyek vendégforgalmának alakulása 1

F L U E N T U. Nemzetközi gazdaság- és társadalomtudományi folyóirat International journal of Economic and Social Sciences II. évfolyam 3.

3. Nemzetközi talajinformációs rendszerek


Konzultáció Európa jövőjéről

Áprilisban 14%-kal nőtt a szálláshelyek vendégforgalma Kereskedelmi szálláshelyek forgalma, április

Szociális párbeszéd a helyi és regionális önkormányzati ágazatban: áttekintés

Származási szabályok új GSP. Czobor Judit NAV KH Vám Főosztály

ACTA CAROLUS ROBERTUS

DEVELOPMENT OF HUNGARIAN AND AUSTRIAN ORGANIC FARMING. By: KOLTAI, JUDIT MAZÁN, MÁRIÓ CSATAI, RÓZSA

THE RELATIONSHIP BETWEEN THE STATE OF EDUCATION AND THE LABOUR MARKET IN HUNGARY CSEHNÉ PAPP, IMOLA


MAGYARORSZÁG TURIZMUSÁNAK ALAKULÁSA A kereskedelmi szálláshelyek főbb mutatóinak alakulása

A rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon

Általános szerződési feltételek VoIP telefonszolgáltatásra / MÓDOSÍTÁSOK KIVONATA /


LAKOSSÁGI/IFJÚSÁGI/MIAMANÓ/VÁLLALKOZÓI FORINT BANKSZÁMLA HIRDETMÉNY. Általános Hirdetmény 1.9 pont: Betétbiztosítás figyelembevételével


használati útmutató A Tartalomjegyzékben az országok listája található ABC sorrendben az oldalszámok feltüntetésével

Szolgáltatások, díjcsomagok, díjazási feltételek

Szolgáltatások, díjcsomagok, díjazási feltételek

A Magyar Honvédség hírrendszerének továbbfejlesztése

LOGISZTIKA A TUDOMÁNYBAN ÉS A GAZDASÁGBAN

Tartalomjegyzék I Table of Contents

TRIOTEL Távközlési Szolgáltató Kft.


SZKA_210_34. Kívülrôl vagy belülrôl?

Átírás:

AZ ÉLET TÉRBEN MOZAIK, IDŐBEN AZONBAN EGYENES VONAL ÖKOLÓGIAI LÁBNYOM KALKULÁCIÓ ALKALMAZÁSAI 1 SZIGETI CECÍLIA 2 Összefoglalás: Tanulmányomban az egyre népszerűbbé váló ökológiai lábnyom mutató térbeli és időbeli alakulását vizsgáló kutatások összegzésére törekszem. Egy olyan pillanatot szeretnék bemutatni, amikor egyszerre látszik az időbeli út, amelyen az egyes országok haladnak és a térbeli helyzet, ahova eljutottak. Az utat 1960-as évektől napjainkig terjedő országos bontású temporális elemzés alapján ismertetem, amely szerint (Nicolucci et al. 2012) nem jellemző minden országra az ökológiai lábnyom növekedése és a biológiai kapacitás csökkenése, hanem az országok ökológiai lábnyomuk, biokapacitásuk, az ökológiai deficit és egyéb tényezők változása alapján négy csoportba sorolhatók. A jelenlegi helyzetet a GFN adatbázison végzett vizsgálatom alapján mutatom be, amely szerint az országokat ökológiai lábnyomuk biológiai kapacitásuk alapján három klaszterbe sorolhatjuk. Ha klasztereket összehasonlítjuk a temporális vizsgálat eredményeivel, akkor látható, hogy a jelenlegi klaszterbe milyen úton jutottak el az országok. Ez azért lényeges, mert az ökológiai lábnyom és az ökológiai deficit alapján végzett elemzés csak egy kiemelt időpontra vonatkozó adatokat tartalmaznak így csak a múltbeli tendenciákkal összevetve látható, hogy bizonyos fejlődési utak milyen jelenlegi helyzethez vezetnek. Kulcsszavak: ökológiai lábnyom, biológiai kapacitás, alternatív indikátor. Summary: In my study I strive for summarizing the research which concentrates on the changes of the more and more popular ecological footprint index in time and space. I would like to demonstrate a moment when the road in time on which the particular countries go ahead and their situation in space they have reached can be seen at the same time. I set forth the road on the basis of a temporal analysis broken down into countries from the 1960s to the present. According to it ( Nikolucci at al. 2012 ) the increase of the ecological footprint and the decrease of the biological capacity is not typical of every country, but they can be put in four categories based on their ecological footprint, their biocapacity, the changes of their ecological deficit and other factors. I demonstrate the present situation on the basis of my examination in GFN database, according to which the countries can be ranked into three clusters based on their ecological footprint and biocapacity. If we compare the clusters and the results of the temporal examination, it can be seen how the particular countries reached the present cluster. It is important because the analysis carried out on the basis of the ecological footprint and the ecological deficit only contains data concerning a distinguished point of time, so it can only be seen in comparison with past tendencies what present situations are yielded by certain developments. Keywords: ecological footprint, biocapacity, alternative indicator. Bevezetés A makrogazdasági mérőszámokat sokoldalúan alkalmazzák a térszerkezet elemzésére, segítségükkel városokat, régiókat, vagy akár országokat is összehasonlíthatunk az adott dimenzió mentén (Borzán 2005a). A vizsgálatok segítségével elemezhető a centrum-periféria viszony is (Borzán 2005b). Az egyes gazdasági területeken a piac méretének és növekedésének elemzésében a GDP viszonyítási alapként nagy jelentőséggel bír (Kovács, 2011). A GDP-t felhasználják időbeli változások vizsgálatára is, mint például a válság gazdasági hatásainak elemzése és az előrejelzések megfogalmazására (Csiszárik-Kocsir et al. 2013). A kutatások kitérnek a GDP alapú elemzések korlátaira is (Borzán 2004). 1 A cím egy Aszlányi Károlytól származó idézet. 2 Egyetemi adjunktus, SZE KGYGK, szigetic@sze.hu.

Nicolucci et al. Global Footprint Network adatbázisa alapján vizsgálta, hogy az egyes országok ökológiai lábnyom és biológiai kapacitás adatai az 1960-as évektől hogyan változtak és ez alapján négy csoportba sorolta őket (2012). Mostafa (2010) a jelenlegi ökológiai lábnyom alapján sorolta az országokat négy csoportba. Tanulmányomban a két elemzés szintetizálását és saját eredményeimmel történő összevetését tűztem ki célul. Anyag és módszer Kutatásom első részében az országokat sorolom csoportba ökológiai lábnyomuk (továbbiakban EF), biokapacitásuk (továbbiakban BC) és az ökológiai deficit (továbbiakban ED) alapján, az adatsorok forrás a GFN 2010-es szerkesztésű (2007-re vonatkozó) adattáblája. Az elemzéseket IBM SPSS programcsomag segítségével végzem. Az indikátorok között Pearson-féle korrelációs együtthatót számolok, az eredményeket korrelációs mátrixban foglalom össze. A csoportosítást hierarchikus és nem hierarchikus (K-középpontú) klaszterelemzés segítségével végzem, és kereszttábla elemzés segítségével mutatom be. Minden klaszterelemzés előtt szűröm az outlireket (nearest neighbor módszer segítségével). Eredmények Az 1. táblázatban látható, hogy a Pearson-féle korrelációs együtthatók minden esetben szignifikáns kapcsolatot mutatnak EF-EC és ED között. Erős kapcsolatot az ED-BC elemzésekor tártam fel, így klaszterelemzést EF-BC és EF-ED alapján végeztem. 1. táblázat Pearson-féle korrelációs együtthatók mátrixa EF EF BC ED x BC 0,241 x ED -0,28 0,864 x Forrás: GFN adatbázis alapján Az egyszerű láncmódszerrel feltárt outlierek: Gabon, Bolívia és Kongó. A kiugró értékek nélkül végzett klaszterelemzés Ward- féle módszerrel, öt klaszter esetén a szórásokat tekintve értékelhető eredményt adott. Oszloponként összevetve a teljes sokaság és a klasztereken belüli szórás nagyságát, azt tekintjük releváns klaszternek, ahol a szórás klaszteren belül kisebb, mint a teljes sokaság szórása. A vizsgálatot átlagos láncmódszerrel és nem hierarchikus K-középpontú klaszterezés módszerrel is elvégezve látható, hogy az országok csoportosítása nem végezhető el egyértelműen a vizsgált változók alapján. Az EF-ED adatsorok esetén az egyszerű láncmódszerrel feltárt outlierek, Bolívia, Gabon és Kongó, az előző vizsgálathoz hasonlóan. A kiugró értékek nélkül végzett klaszterelemzés Ward-féle módszerrel, három klaszter esetén a szórásokat vizsgálva értékelhető eredményt adott. Az átlagos-láncmódszer segítségével végzett klaszterelemzés eredményeinél az 1. és a 3. klaszter esetén jelentős eltéréseket tapasztaltunk, a nem hierarchikus klaszterelemzés és a Ward-féle módszerrel végzett vizsgálat eredményei hasonlóak (2. táblázat kiemelt cellái).

2. táblázat Három klaszterelemzés eredményének összevetése 3 Klaszterek EF klaszterközéppont ED klaszterközéppont Esetek száma Ward- féle módszer 1 1,979-0,232 107 2 4,467 6,483 12 3 5,80-4,027 30 Átlagos láncmódszer 1 2,701-0,947 135 2 4,467 6,483 12 3 10,6-8,9 2 K-középpontú klaszterezés módszere 1 5,8-3,8 32 2 4,5 6,5 12 3 1,9-0,2 105 Megállapításaim ellenőrzésére végzett kereszttábla elemzés eredménye alátámasztotta, hogy az átlagos-láncmódszerrel végzett elemzés eredményei az első és a harmadik klasztert vizsgálva eltérők, de a 2. klaszter teljes egészében megegyezik a Ward-féle módszernél kialakult csoporttal (3. táblázat). A 2. klaszter tagjai: Közép-Afrikai Köztársaság, Namíbia, Mongólia, Finnország, Svédország, Argentína, Brazília, Paraguay, Uruguay, Kanada, Ausztrália, Új-Zéland. 3. táblázat Ward-féla módszer és az átlagos láncmódszer kereszttábla elemzése Átlagos láncmódszer Ward- féle módszer 1 2 3 1 107 0 28 135 2 0 12 0 12 3 0 0 2 2 Összesen 107 12 30 149 Összesen Az eredményeket összevetve a K-középpontú klaszterezés nem hierarchikus módszerével végzett elemzés eredményeivel, látható, hogy a két felosztás nagymértékben hasonlít egymásra, a korábban említett 2. klaszter pedig itt is ugyanazokból a tagokból áll (4. táblázat). 4. táblázat Ward-féle módszer és a K-középpontú klaszterezés módszerének kereszttábla-elemzése Ward-féle módszer 1 2 3 K- 1 2 0 30 32 Összesen 3 A klaszterek számozása a Ward-féle módszer és az egyszerű láncmódszer esetén megegyezik, a K-középpontú klaszterezésnél eltérő. Továbbiakban, ha a keletkezett klaszterekre azok számával utalok, akkor a Ward-féle módszer szerinti felosztást használom.

középpontú 2 105 0 0 105 klaszterezés módszere 3 0 12 0 12 Összesen 107 12 30 149 Temporális elemzés szerint (Nicolucci et al. 2012) az országok ökológiai lábnyomuk, biokapacitásuk és az ökológiai deficit (és egyéb tényezők) alapján négy csoportba sorolhatóak: a) párhuzamos : ez a csoport jelentős részben megegyezik az általam kialakított 2. klaszterrel, jellemzőjük, hogy a biológiai kapacitás nagyobb, mint az ökológiai lábnyom (és mindkét érték magasabb az átlagosnál), ide sorolják a következő országokat: Finnország, Svédország, Argentína, Uruguay, Kanada, Ausztrália, Új- Zéland, Norvégia, b) olló : alacsony biológiai kapacitás és nagy ökológiai lábnyom jellemzi, ide sorolják a következő országokat (a vastag, dőlt betűvel jelölt országok az általam létrehozott 3. klaszterbe tartoznak) : Egyesült Arab Emirátusok, Franciaország, Németország, Egyesült Királyság, Dánia, Magyarország, Olaszország, Írország, Svájc, Hollandia, Spanyolország, Portugália, Belgium Ausztria, Görögország, Japán, Bulgária, Csehország, Lengyelország, Luxemburg, Egyiptom, Kína, Szingapúr, Koreai Köztársaság, Líbia, Algéria, Libanon, India, Pakisztán, Sri Lanka, Thaiföld, Szíria, Vietnam, Gambia, Dél-Afrika; Kuba, Mauritius, El Salvador (low ESI), Guatemala, Trinidad and Tobago, Mexikó, Jamaica, Izrael; Kuvait, Omán, Katar, c) ék : nagy biológiai kapacitás és alacsony ökológiai lábnyom jellemzi ezeket az országokat (a vastag betűvel jelölt országok a vizsgálatom szerinti 2. klaszterbe tartoznak, vagy outlierek), ide tartozik Angola, Kamerun, Kongói Köztársaság, Madagaszkár, Mozambik, Kongó, Namíbia, Botswana, Pápua Új Guinea, Bolívia, Paraguay, Columbia, Ecuador, Peru, Brazília, Panama, Venezuela, Chile, Malaysia, Guinea-Bissau, Honduras, Nicaragua, Gabon, Szváziföld, Mongólia, Mianmar, Ghána, Benin, African Rep 4, Zambia, Guinea, Nigéria, Csád, Libéria, Szudán. d) ereszkedő : alacsony és csökkenő ökológiai lábnyom és biológiai kapacitás jellemzi, 2. klaszterünk fennmaradó országait soroljuk ide. Az egyes csoportok jellemzőit az 1. ábra szemlélteti. Piros színnel az ökológiai lábnyom, zöld színnel a biológiai kapacitás alakulása látható. Az ábra betűjelei az előbbi felsorolásban szereplő csoportokat jelzik. 4 Szerző meghatározása pontosítás nélkül.

1. ábra Országcsoportok az ökológiai lábnyom és a biokapacitás alapján Forrás: Nicolucci et al 2012 Következtetések A klaszterelemzés során feltárt outliereket vizsgálva megállapítható, hogy ennek a csoportnak az adatai csupán statisztikailag minősülnek kiugró értéknek, EF, ED és BC értékei alapján egyértelműen besorolhatóak a 2. klaszterbe. A 2. ábra a 2. klaszterbe tartozó országok és az outlierek összesen 15 ország ökológiai lábnyom és biokapacitás értékei szerepelnek különbségük szerinti csökkenő sorrendben. Mindegyik országra jellemző, hogy jelentősen kisebb az ökológiai lábnyoma, mint a biokapacitása, így itt nem deficit, hanem megtakarítás keletkezik. Az outlierek csoportjában találjuk a legnagyobb különbséget BC és EF között, Gabon biológiai kapacitása hússzorosa az ökológiai lábnyomának. 2. ábra 2. klaszter és az outlierek ökológiai lábnyoma és biokapacitása (gha/fő) Forrás: GFN adattábla

A klaszteranalízis és a kereszttábla elemzés eredményeinek összefoglalásával az országokat a nem hierarchikus klaszterelemzés eredményeként 3 egymástól jól elkülönülő klaszterbe tudjuk sorolni. A szakirodalomban az ökológiai lábnyom mutatót is tartalmazó klaszterelemzés (Mostafa 2010) szintén 3 klaszteres felosztást javasol: Az 1. klaszterbe olyan országok tartoznak, amelyeknek az átlagosnál kisebb (S) az ökológiai lábnyoma és kicsi deficittel rendelkezik, vagy egyensúly körüli állapotban van. Ezek közé az országok közé nem tartoznak magas jövedelműek, ettől eltekintve az országok jövedelmi szempontból heterogének. A 2. klaszter legfontosabb közös jellemzője, hogy ezeket az országokat nagy ökológiai lábnyom és megtakarítás jellemzi. Jövedelmi szempontból rendkívül heterogén a csoport. Ide sorolhatjuk az outliereket is, ha eltekintünk a nagy ökológiai lábnyom követelményétől. A 3. klaszterbe a magas jövedelmű, nagy ökológiai lábnyommal és jelentős deficittel rendelkező országok tartoznak. Az 1. és a 3. klaszter között nincs éles határvonal, Nepál és Észtország a Ward-féle módszer szerint az 1. klaszterbe tartozna, a K- középpontú klaszterezés módszerével szerint a harmadikba. 5. táblázat Klaszterek jellemzői 5 Megnevezés 1. klaszter 2. klaszter 3. klaszter EF S L XL ED - + - Jövedelem LI; LM; UM?? HI Országok száma 105 12 32 Ha klasztereinket összehasonlítjuk a temporális vizsgálat eredményeivel (Nicolucci 2012) akkor láthatjuk, hogy a jelenlegi klaszterbe milyen úton jutottak el az országok. Ez azért is lényeges, mert az ökológiai lábnyom és az ökológiai deficit alapján végzett elemzésünk csak egy kiemelt időpontra vonatkozó adatokat tartalmaznak, így csak a múltbeli tendenciákkal összevetve látható, hogy bizonyos fejlődési utak milyen jelenlegi helyzethez vezetnek. 5 LI: alacsony jövedelmű országok, LM: közepesnél alacsonyabb jövedelmű országok, UM: közepesnél magasabb jövedelmű országok, HI: magas jövedelmű országok.

3. ábra Temporális jellemzők és klaszterbe sorolás kapcsolata A párhuzamos fejlődési úton járó országok jelenleg egyértelműen a 2. klaszterbe tartoznak. Az ereszkedő, vagyis csökkenő ökológiai lábnyommal rendelkező országok az 1. klaszterbe kerülnek. Az olló fejlődési út két klaszterbe vezethet az 1. klaszterbe akkor, ha kis ökológiai lábnyoma van az országnak és a 3. klaszterbe akkor, ha magas jövedelemmel és nagy ökológiai lábnyommal, valamint jelentős deficittel rendelkezik. Az ék fejlődési út magas, de csökkenő biológiai kapacitást mutat, ha nagy a megtakarítás, de kicsi az ökológiai lábnyom akkor a 2. klaszterbe kerülnek, ha a biológiai kapacitás már nagyobb mértékben csökkent és az egyenleg egyensúly körüli, akkor az országokat az 1. klaszterbe soroljuk. A fejlődési utak alapján egyes esetekben egyértelműen megállapítható, máskor csak valószínűsíthető a klaszterbe sorolás. Ha cél az ökológiai egyensúly javítása, akkor az egyes országcsoportok számára más-más célok fogalmazhatóak meg. 6. táblázat Országcsoportok és célok Csoportok A2 B3 B1 C1 C2 C0 D1 Célok Ökológiai lábnyom, biológiai kapacitás szinten tartása Ökológiai lábnyom csökkentése Ökológiai lábnyom szinten tartása, biológiai kapacitás bővítése Biológiai kapacitás csökkenésének visszafogása Ökológiai lábnyom csökkentése, biológiai kapacitás csökkenésének visszafogása Biológiai kapacitás csökkenésének visszafogása Ökológiai lábnyom szinten tartása, biológiai kapacitás bővítése Vizsgálataim egyik legfontosabb eredménye, hogy a túlzott leegyszerűsítés ( az ökológiai lábnyom csökkentése a cél ) csak a fejlett országokat nézve igaz. A célokat az optimális eredmény érdekében differenciáltan kell megfogalmazni. Az ökológiai lábnyom számításának pontosítása, az eredmények felhasználása különösen fontos lehet a társadalom kockázati magatartásának megváltozása, a fenntartható

fejlődés feltételeinek megtartása érdekében. A társadalmi kockázatok empirikus, ok-okozati meghatározása mellett a kockázatérzékelés szubjektív elemei beépülnek a kockázattársadalom reakcióiba, a környezeti kihívások kezelésébe (Farkas Szabó 2005). Irodalomjegyzék Borzán A. (2005 a ): A magyar-román területi egyenlőtlenség vizsgálata főkomponens analízis alapján In: Közép-Európa mezőgazdasága lehetőségek és kockázatok 47. Georgikon Napok és 15. ÖGA találkozó Keszthely, Magyarország, 2005.09.29. 2005.09.30. Keszthely: Veszprémi Egyetem Georgikon Mezőgazdaságtudományi Kar, 2005. 001-005.(ISBN:963 9096 99 7) Borzán A. (2005 b):centrum és periféria regionális szintek a magyar-román térszerkezeten belül. In: Évkönyv 2004-2005 II.: Környezetvédelem, regionális versenyképesség, fenntartható fejlődés c. konferencia előadásai. Borzán A. (2004): Interregionalizmus a dél-alföldi magyar-román határ mentén Tessedik Sámuel Főiskola Gazdasági Főiskolai Kar, Békéscsaba. Csiszárik-Kocsir Á. Fodor M. Medve A. (2013): The context of the macro data and the characteristics of the General Government in Central Europe, International Proceedings of Economics Development and Research, Economics, Marketing and Management (edited by: Yan Han), Vol. 59., IACSIT Press, ISSN: 2010-4626, 195 199., Selected, peerreviewed papers from the 2013 2nd International Conference on Economics, Marketing and Management (ICEMM 2013) 2013. January 19 20., Dubai, UAE, http://www.ipedr.com/proceeding.htm. Farkas Sz. Szabó J. (2005): A fenntartható társadalom és a kockázatkezelés. In: Beszteri, Szabó (szerk.): Fenntartható fejlődés, fenntartható társadalom és integráció. Komárom Székesfehérvár, 93-101. Kovács N. (2011): A piaci erő közvetett mérése a biztosítási piacon. Doktori értekezés, Széchenyi István Egyetem, Győr, 59 60. Mostafa M. M. (2010): Clustering the ecological footprint of nations using Kohonen s selforganizing maps Expert Systems with Applications 37. 2747 2755. Niccolucci V. Tiezzi E. Pulselli F. M. Capineri C. (2012): Biocapacity vs Ecological Footprint of world regions: A geopolitical interpretation, Ecological Indicators 16. 23 30.