DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-93360-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40082545
تاريخ النشر: 2025-03-13
المؤلف: Imre Fertő وآخرون
الموضوع الرئيسي: الطاقة والبيئة والنمو الاقتصادي
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العلاقات المعقدة بين العولمة والنمو الاقتصادي والتحضر والبصمات البيئية في السعي لتحقيق أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة (SDGs). باستخدام إطار تقارب الأندية، تحلل البحث مؤشر SDG العالمي من عام 2000 إلى 2023 عبر 149 دولة، مما يؤدي إلى تحديد خمسة أندية متقاربة ومجموعة واحدة غير متقاربة. تشير النتائج إلى أن الناتج المحلي الإجمالي للفرد ووجهات نظر مختلفة من العولمة تؤثر بشكل إيجابي على نتائج SDG، بينما يؤثر التحضر السريع والبصمات البيئية الكبيرة سلبًا.
تؤكد الدراسة على ضرورة التدخلات السياسية المخصصة التي تلبي التحديات الفريدة التي تواجهها مجموعات الدول المختلفة لتعزيز جهود التنمية المستدامة. كما تسلط الضوء على الطبيعة المعقدة للتنمية المستدامة، مشيرة إلى أنه بينما يمكن أن يسهل النمو الاقتصادي والعولمة التقدم نحو أهداف التنمية المستدامة، يجب إدارة آثارها السلبية بشكل فعال. تقدم الدراسة رؤى حاسمة لتطوير استراتيجيات وطنية وعالمية تهدف إلى تسريع تقدم SDG، مع التأكيد على الحاجة إلى تحقيق التوازن بين الأولويات الاقتصادية والاجتماعية والبيئية.
طرق
في هذا القسم، يحدد المؤلفون منهجيتهم لتقييم أنماط التقارب في مؤشر أهداف التنمية المستدامة (SDG) عبر الدول باستخدام نهج اختبار t اللوغاريتمي. يبرزون قيود نماذج التقارب الكلاسيكية β، وخاصة القضايا المتعلقة بتحيز المتغيرات المهملة والاعتمادية، التي تنشأ من فرضية عملية تكنولوجية متجانسة. لمعالجة هذه التحديات، يتم استخدام اختبار t اللوغاريتمي لالتقاط أنواع مختلفة من التقارب، مما يسمح بتقييم التباين العرضي الانتقالي من خلال السماح لمتغيرات النموذج بالتغير عبر أقسام مختلفة. يُعرَّف معامل الانتقال النسبي، الذي يُعرف بأنه \( h_{it} = y_{it} – \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} y_{it} \)، كقياس لموقع كل دولة بالنسبة لمتوسط المجموعة بمرور الوقت.
يتم تطبيق اختبار t اللوغاريتمي من خلال نموذج انحدار، حيث يشير المعامل الرئيسي \( \beta \) إلى التقارب إذا كان \( \beta \geq 0 \) والتباين إذا كان سالبًا بشكل كبير. إذا تم رفض التقارب، فإن خوارزمية التجميع تحدد أندية التقارب من خلال تعظيم التجانس داخل المجموعات. بعد ذلك، يتم استخدام تحليل الانحدار اللوجستي المرتب لتمييز خصائص هذه الأندية، مع حساب التأثيرات الهامشية لتفسير تأثير المتنبئين المختلفين على عضوية النادي. تم تطوير ثلاثة نماذج انحدار لوجستي لاستكشاف تأثير أبعاد العولمة، حيث يتضمن النموذج الأول مؤشر العولمة العالمي KOF كمتغير تفسيري واحد. يسمح هذا النهج الشامل بفهم دقيق لسلوك التقارب عبر الدول.
نتائج
تشير نتائج تحليل تقارب الأندية لأهداف التنمية المستدامة العالمية (SDGs) إلى عدم وجود تقارب عام في مؤشر SDG العالمي، كما يتضح من معامل سالب قدره -0.505 وإحصائية T قدرها -11.99 من اختبار t اللوغاريتمي، والتي هي أقل بكثير من العتبة -1.65. يحدد التحليل ثمانية أندية متقاربة ونادي واحد غير متقارب، مع ظهور اختبارات لاحقة تكشف أن بعض الأندية يمكن أن تندمج بناءً على إحصائيات T. تُظهر التصنيف النهائي خمسة أندية متقاربة ومجموعة واحدة غير متقاربة، حيث تتكون الأخيرة من ثلاث دول: جمهورية إفريقيا الوسطى وتشاد ولبنان. من الجدير بالذكر أن ثلاثة من خمسة معاملات للأندية المتقاربة سلبية وغير مهمة، بينما يظهر النادي 5 فقط معاملًا إيجابيًا ومهمًا.
يكشف التوزيع الجغرافي أن الدول في النادي 1 قد حققت مؤشر SDG مرتفع، مما يشير إلى ممارسات فعالة في التنمية المستدامة، بينما تظهر دول النادي 2 نجاحًا معتدلًا. تعرض الأندية 3 و4 مستويات أقل من تحقيق SDG، مع ملاحظات حول التحديات الكبيرة في النادي 5. يستكشف التحليل أيضًا محددات هذه المجموعات باستخدام نموذج لوجستي مرتب، مما يكشف أن الناتج المحلي الإجمالي للفرد وأبعاد مختلفة من العولمة ترتبط إيجابيًا بإنجازات SDG. على النقيض من ذلك، يؤثر نمو السكان الحضري والبصمة البيئية سلبًا على أداء SDG. تؤكد النتائج على التفاعل المعقد بين العوامل الاقتصادية والعولمة ونتائج التنمية المستدامة، مما يبرز التحديات المتميزة التي تواجهها الأندية ذات الأداء المنخفض.
مناقشة
تستكشف قسم المناقشة في هذه الدراسة التأثيرات المتعددة الأوجه للعوامل الاقتصادية والاجتماعية والبيئية على التقدم نحو أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة (SDGs)، باستخدام إطار تقارب الأندية الذي يصنف الدول إلى خمس مجموعات متميزة. تكشف النتائج أن الدول ذات مستويات العولمة الأعلى، لا سيما في الأبعاد الاقتصادية والاجتماعية والثقافية، تميل إلى تحقيق نتائج أفضل في SDG، كما يتضح من العلاقة الإيجابية بين الناتج المحلي الإجمالي للفرد وقيم مؤشر SDG. ومع ذلك، فإن العلاقة بين العولمة والتنمية المستدامة معقدة؛ بينما يمكن أن تعزز العولمة تدفقات المعرفة والموارد، فإنها أيضًا تحمل مخاطر، مثل زيادة الفجوات وعدم المساواة وتدهور البيئة، لا سيما في سياق العولمة المالية. تسلط الدراسة الضوء على التأثير السلبي لنمو السكان الحضري السريع على أداء SDG، مما يبرز الحاجة إلى تخطيط حضري مستدام للتخفيف من الضغوط البيئية المرتبطة.
تحدد البحث أيضًا البصمة البيئية كعامل حاسم في أداء SDG، حيث ترتبط البصمات الأكبر بانخفاض إنجازات SDG، لا سيما في الدول المتقدمة. تتحدى هذه النتيجة فرضية منحنى كوزنتس البيئي وتؤكد على ضرورة ممارسات الاستهلاك المستدام. يدعو المؤلفون إلى تدخلات سياسية مخصصة تعالج التحديات الفريدة التي تواجهها مجموعات الدول المختلفة، مشيرين إلى أن الدول ذات الأداء العالي يجب أن تركز على الحفاظ على الاستقرار الاقتصادي جنبًا إلى جنب مع الاستدامة البيئية، بينما تحتاج الدول ذات الأداء المنخفض إلى استراتيجيات لتعزيز النمو الاقتصادي وإدارة التحضر بشكل فعال. تختتم المناقشة بالدعوة إلى نهج متعدد الأوجه في صنع السياسات يوازن بين الأولويات الاقتصادية والاجتماعية والبيئية لتعزيز التقدم على المدى الطويل نحو أهداف التنمية المستدامة. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية تحسين منهجية مؤشر SDG، ودمج عوامل سياقية إضافية، واستكشاف التفاعل بين التحضر والعولمة لتعزيز قوة النتائج في التنمية المستدامة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-93360-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40082545
Publication Date: 2025-03-13
Author(s): Imre Fertő et al.
Primary Topic: Energy, Environment, Economic Growth
Overview
This study explores the intricate relationships among globalization, economic growth, urbanization, and ecological footprints in the pursuit of the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs). Utilizing a club convergence framework, the research analyzes the global SDG Index from 2000 to 2023 across 149 countries, resulting in the identification of five converging clubs and one non-converging group. The findings indicate that higher GDP per capita and various aspects of globalization positively influence SDG outcomes, while rapid urbanization and large ecological footprints have adverse effects.
The research underscores the necessity for tailored policy interventions that cater to the unique challenges faced by different country clusters to enhance sustainable development efforts. It highlights the complex nature of sustainable development, suggesting that while economic growth and globalization can facilitate progress towards the SDGs, their negative impacts must be effectively managed. The study provides critical insights for developing national and global strategies aimed at accelerating SDG advancement, emphasizing the need to balance economic, social, and environmental priorities.
Methods
In this section, the authors outline their methodology for assessing convergence patterns in the Sustainable Development Goals (SDG) Index across nations using a log t-test approach. They highlight the limitations of classical β-convergence models, particularly issues related to omitted variable bias and endogeneity, which arise from the assumption of a homogeneous technological process. To address these challenges, the log t-test is employed to capture various types of convergence, allowing for the assessment of transitional cross-sectional divergence by permitting model parameters to vary across different sections. The relative transition parameter, defined as \( h_{it} = y_{it} – \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} y_{it} \), serves as a measure of each country’s position relative to the group average over time.
The log t-test is applied through a regression model, where the key parameter \( \beta \) indicates convergence if \( \beta \geq 0 \) and divergence if significantly negative. If convergence is rejected, a clustering algorithm identifies convergence clubs by maximizing homogeneity within groups. Subsequently, ordered logistic regression analysis is utilized to differentiate characteristics of these clubs, with marginal effects calculated to interpret the influence of various predictors on club membership. Three logistic regression models are developed to explore the impact of globalization dimensions, with the first model incorporating the overall KOF Globalization Index as a single explanatory variable. This comprehensive approach allows for a nuanced understanding of convergence behavior across nations.
Results
The results of the club convergence analysis for global sustainable development goals (SDGs) indicate a lack of overall convergence in the global SDG Index, as evidenced by a negative coefficient of -0.505 and a T-statistic of -11.99 from the log t-test, which is significantly below the threshold of -1.65. The analysis identifies eight convergent clubs and one non-convergent club, with subsequent tests revealing that certain clubs can merge based on T-statistics. The final classification shows five converging clubs and one non-converging group, with the latter comprising three countries: Central African Republic, Chad, and Lebanon. Notably, three of the five coefficients for the converging clubs are negative and insignificant, while only Club 5 shows a positive and significant coefficient.
Geographical distribution reveals that countries in Club 1 have achieved a high SDG Index, indicating effective sustainable development practices, while Club 2 countries demonstrate moderate success. Clubs 3 and 4 exhibit lower levels of SDG achievement, with significant challenges noted in Club 5. The analysis further explores the determinants of these clusters using an ordered logit model, revealing that higher GDP per capita and various dimensions of globalization positively correlate with SDG achievements. Conversely, urban population growth and ecological footprint negatively impact SDG performance. The findings underscore the complex interplay between economic factors, globalization, and sustainable development outcomes, highlighting the distinct challenges faced by lower-performing clubs.
Discussion
The discussion section of this study explores the multifaceted influences of economic, social, and environmental factors on the progress towards the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs), employing a club convergence framework that categorizes countries into five distinct groups. The findings reveal that countries with higher levels of globalization, particularly in economic, social, and cultural dimensions, tend to achieve better SDG outcomes, as evidenced by a positive correlation between GDP per capita and SDG Index values. However, the relationship between globalization and sustainable development is complex; while globalization can enhance knowledge and resource flows, it also poses risks, such as increased inequalities and environmental degradation, particularly in the context of financial globalization. The study highlights the negative impact of rapid urban population growth on SDG performance, underscoring the need for sustainable urban planning to mitigate the associated environmental pressures.
The research also identifies the ecological footprint as a critical determinant of SDG performance, with larger footprints correlating with lower SDG achievements, particularly in developed nations. This finding challenges the Environmental Kuznets Curve hypothesis and emphasizes the necessity for sustainable consumption practices. The authors advocate for tailored policy interventions that address the unique challenges faced by different country groups, suggesting that high-performing nations should focus on maintaining economic stability alongside environmental sustainability, while lower-performing countries need strategies to enhance economic growth and manage urbanization effectively. The discussion concludes by calling for a multifaceted approach to policymaking that balances economic, social, and environmental priorities to foster long-term progress towards the SDGs. Future research directions include refining the SDG Index methodology, integrating additional contextual factors, and exploring the interplay between urbanization and globalization to enhance the robustness of findings in sustainable development.