DOI: https://doi.org/10.31181/ijes1512026278
تاريخ النشر: 2026-04-15
المؤلف: Stefan Petrov
الموضوع الرئيسي: تحليل الكفاءة باستخدام DEA
نظرة عامة
تقدم المقالة منهجية جديدة لتقييم كفاءة الاستثمارات المتعلقة بالاستدامة عبر دول الاتحاد الأوروبي الـ 27 من 2015 إلى 2024. باستخدام مزيج من تحليل كفاءة البيانات (DEA)، ومعامل كفاءة مركب، وتحليل المجموعات، تقيم الدراسة العلاقة بين المدخلات والنتائج لتوفير تقييم “قيمة مقابل المال” للنفقات المستدامة. تكشف النتائج عن تفاوتات كبيرة في الكفاءة بين الدول، حيث تظهر دول البلطيق وبعض الدول الأوروبية الوسطى والشرقية كفاءة عالية، بينما تظهر الدول التقليدية المعروفة مثل السويد وفرنسا عوائد أقل على الاستثمار. تصنف تحليل المجموعات الدول إلى أربع مجموعات متميزة بناءً على استراتيجيات الاستثمار ومحركات الكفاءة، مما يبرز التأثيرات المتنوعة للسياسات وضرورة وجود نهج مخصص.
استنتاج رئيسي من البحث هو أن جودة المؤسسات هي عامل حاسم أكثر في تحديد الكفاءة خلال الأزمات مقارنة بمستويات التنمية الاقتصادية. يبرز هذا الرأي الحاجة إلى أن تتضمن أهداف الاستدامة مؤشرات القدرة الإدارية لتعزيز المرونة في أوقات الأزمات. تحدد الدراسة أربعة نماذج استراتيجية لتحقيق الاستدامة—المنجزون المزدوجون، المنفذون المدفوعون بالاستثمار العالي، المحسنون المدفوعون بالكفاءة العالية، والمحافظون على التقدم المعتدل—كل منها يتطلب أنواعًا محددة من الدعم لتحسين مساهماتها في أهداف الاستدامة في الاتحاد الأوروبي. تدعو النتائج إلى نهج متميز في تصميم السياسات الأوروبية، خاصة لمعالجة نقاط الضعف الفريدة للدول الأوروبية الشرقية، وتقترح أن أطر الاستدامة المستقبلية يجب أن تدمج تدابير المرونة في الأزمات جنبًا إلى جنب مع المؤشرات التقليدية. بشكل عام، يعمل النموذج المقترح كأداة أساسية لتحسين تخصيص الموارد وصياغة السياسات في سياق الاستدامة وإدارة الأزمات.
مقدمة
تستعرض مقدمة ورقة البحث نموذج التنمية المتطور للاتحاد الأوروبي، مع التركيز على الانتقال نحو الاستدامة المدفوعة بأطر تنظيمية مثل الصفقة الخضراء الأوروبية والالتزامات المالية الكبيرة التي تتجاوز تريليون يورو للاستثمارات المستدامة على مدى العقد المقبل. على الرغم من هذه الأهداف الطموحة، تبرز الورقة فجوة حاسمة في تقييم كفاءة الموارد عبر الدول الأعضاء، حيث يركز الرصد الحالي بشكل أساسي على تحقيق أهداف الاستدامة وحجم الاستثمارات دون تقييم العلاقة بين الموارد المنفقة ونتائج الاستدامة بشكل كافٍ.
يقترح المؤلفون إطارًا لتقييم كفاءة الاستثمارات المستدامة من خلال ربط النتائج بالموارد المستخدمة، مما يمكّن من تقييم اقتصادي أكثر دقة لنماذج الاستثمار. هذه المقاربة ذات صلة خاصة بالنظر إلى الطبيعة طويلة الأجل للاستثمارات المستدامة والموارد العامة المحدودة المتاحة. من خلال تحويل النقاش من مجرد قياس الاستثمارات إلى تحليل العوائد الاقتصادية على هذه الاستثمارات، تدعو الورقة إلى فهم أكثر شمولاً لجهود الاستدامة، وهو أمر ضروري لصياغة السياسات الفعالة وتخصيص الموارد في سياق الاقتصاد الأخضر.
الطرق
تستخدم المنهجية المعتمدة في هذه الدراسة تحليل كفاءة البيانات (DEA) لتقييم كفاءة الاستثمارات المتعلقة بالاستدامة بين دول الاتحاد الأوروبي. يسهل تحليل كفاءة البيانات ضبط المؤشرات الفردية وبناء معامل كفاءة مركب يدمج المخرجات التقليدية مع مؤشرات الاستدامة الموزونة. يسمح هذا القياس الشامل بتقييم مدى فعالية الدول الأعضاء في تحويل الاستثمارات المستدامة إلى نتائج استدامة قابلة للقياس. تشمل الإطار التحليلي عدة خطوات، بما في ذلك اختيار المؤشرات، وبناء درجات أداء الاستدامة (SPS) ودرجات الاستثمار المالي (FIS)، وحساب معامل الكفاءة (ER)، وتقييم تحليل كفاءة البيانات، وتحليل المجموعات، وتقييم تأثيرات الأزمات.
لتحليل النتائج بشكل أعمق، يتم تطبيق منهجية تجميع K-means لتصنيف دول الاتحاد الأوروبي بناءً على ملفاتها الاستراتيجية في تحقيق التقدم المستدام. تستند هذه المقاربة، المعتمدة على الخوارزمية المقترحة من قبل ستيوارت لويد، إلى تجميع الدول ليس فقط في ترتيب خطي ولكن وفقًا لمعدلات نمو استثماراتها ومعدلات تحسين كفاءتها من 2015 إلى 2024. تميز الدراسة بين نماذج النمو المستدام “المدفوعة بالاستثمار” و”المدفوعة بالكفاءة”. يتم تنفيذ توحيد الميزات باستخدام طريقة تطبيع StandardScaler، مما يضمن وزنًا متساويًا للمتغيرات في عملية التجميع. يتم تحديد العدد الأمثل من المجموعات من خلال تعظيم معامل السيلويت مع تقليل مجموع المربعات داخل المجموعة (WCSS)، حيث تشير قيم السيلويت إلى جودة فصل المجموعات وتماسكها.
النتائج
تكشف نتائج تحليل التجميع عن تباينات إقليمية كبيرة في كفاءة الاستثمارات المتعلقة بالاستدامة عبر الاتحاد الأوروبي-27، كما هو موضح في خريطة حرارية ومدعوم بتحليل K-means، الذي حدد العدد الأمثل من سبع مجموعات (معامل السيلويت = 0.464). يحدد هذا التحليل أربع استراتيجيات متميزة للتقدم في الاستدامة بين الدول:
1. **المنجزون المزدوجون** (المجموعات 0 و4) تشمل لوكسمبورغ، بولندا، سلوفاكيا، لاتفيا، والبرتغال، التي تظهر نموًا كبيرًا في الاستثمارات المستدامة (متوسط 40.5%) وتحسينات في الكفاءة (متوسط 11.2%). يُعزى نجاح لوكسمبورغ إلى دورها في التمويل الأخضر، بينما تستخدم الدول الأخرى بشكل فعال الأموال الهيكلية للاتحاد الأوروبي.
2. **المنفذون المدفوعون بالاستثمار العالي** (المجموعات 1 و5 و6) تشمل إستونيا، السويد، فنلندا، بلجيكا، اليونان، أيرلندا، رومانيا، فرنسا، وسلوفينيا، وتتميز بنمو كبير في الاستثمار (متوسط 44.2%) ولكن مكاسب كفاءة ضئيلة (0.2%). تشير هذه النمط إلى التركيز على حجم التمويل بدلاً من التحسين، كما يتضح من مبادرات الصفقة الخضراء الفرنسية.
3. **المحسنون المدفوعون بالكفاءة العالية** (المجموعة 3) تتكون من بلغاريا، كرواتيا، التشيك، هنغاريا، وإيطاليا، التي تعطي الأولوية لتحسينات الكفاءة (متوسط مكسب 10.6%) مع نمو معتدل في الاستثمار (28.9%). تبرز التشيك لفعاليتها في تحسين الموارد تحت قيود مالية.
4. **المحافظون على التقدم المعتدل** (المجموعة 2) تشمل النمسا، قبرص، الدنمارك، ألمانيا، ليتوانيا، مالطا، هولندا، وإسبانيا، التي تظهر تقدمًا متوازنًا ولكن متواضعًا (33.1% نمو الاستثمار و4.1% تحسين الكفاءة). تعكس هذه المجموعة أنظمة استدامة ناضجة تواجه تحديات في مزيد من التحسين.
تؤكد التحليلات الإحصائية تميز هذه المجموعات (إحصائيات F تشير إلى اختلافات كبيرة)، مما يشير إلى أن السياسات الأوروبية المخصصة يمكن أن تعزز القدرة على الإدارة في الدول المدفوعة بالاستثمار وتدعم الدول المدفوعة بالكفاءة. تتحدى النتائج المفاهيم التقليدية لقيادة الاستدامة، مما يبرز أن هناك مسارات متعددة لتحقيق الاستدامة، تعتمد على القدرة المؤسسية، والظروف المالية، ومراحل التنمية. هذا الفهم الدقيق ضروري لتصميم السياسات الفعالة وتخصيص الموارد.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على النهجين المزدوجين لتقييم سياسات الاستدامة: أحدهما يركز على حجم الموارد المستثمرة والآخر على كفاءة استخدام الموارد. بينما تشير بعض الدراسات إلى أن زيادة التمويل يمكن أن تسرع التحولات الخضراء، يؤكد البعض الآخر على أهمية القدرة المؤسسية وتنسيق السياسات لتحقيق نتائج أفضل. تجادل الورقة بأن تأثير الأزمات، مثل جائحة COVID-19 والحرب في أوكرانيا، على كفاءة الاستثمارات المستدامة لم يتم استكشافه بشكل كافٍ. تعتبر هذه الأزمات اختبارات ضغط لبرامج الانتقال الأخضر، مما يكشف عن استجابات متنوعة بين الدول، حيث تسرع بعض الدول من تحولاتهم بينما تتراجع أخرى.
لمعالجة هذه الفجوات، تقترح الدراسة نموذج تقييم الكفاءة الذي يدمج تحليل كفاءة البيانات (DEA) مع تقييمات تأثير الأزمات وتقنيات التجميع. يهدف هذا النموذج إلى قياس كفاءة الاستثمارات المتعلقة بالاستدامة من خلال النظر في مؤشرات متعددة ومتنوعة. تسعى البحث إلى تطوير منهجية تسمح بالمقارنات بين دول الاتحاد الأوروبي وتحديد أنماط التقدم في جهود الاستدامة. في النهاية، تهدف الدراسة إلى قياس آثار الأزمات الكبرى على كفاءة الاستثمار، مما يوفر رؤى لتصميم سياسات مرنة تحافظ على الفعالية خلال الظروف السلبية. من المتوقع أن يعزز الإطار المقترح فهم الكفاءة الاقتصادية للاستثمارات المستدامة، ويربطها بمفاهيم اقتصادية أوسع مثل تخصيص الموارد والإنتاجية.
القيود
تسلط قسم القيود الضوء على عدة قيود منهجية تؤثر على تفسير نتائج الدراسة. أولاً، يقتصر اختيار مؤشرات الاستدامة على توفر بيانات متسقة عبر الدول والسنوات، مما يقيد التحليل بشكل أساسي إلى الأبعاد الاقتصادية والطاقة ذات الصلة، بينما يستبعد عوامل حاسمة مثل التنوع البيولوجي وجودة الهواء بسبب عدم اكتمال البيانات. ثانيًا، يتأثر نظام الوزن المستخدم في درجة أداء الاستدامة (SPS) بأولويات سياسة الاتحاد الأوروبي، مما يقدم عنصرًا من الذاتية في النتائج. على الرغم من أن تحليل الحساسية مع أوزان بديلة يمكن أن يعزز القوة، إلا أن مثل هذا التحليل لم يتم إجراؤه بسبب قيود النطاق.
بالإضافة إلى ذلك، تفترض منهجية قياس الكفاءة، التي تستخدم تحليل كفاءة البيانات (DEA) ونسب الكفاءة (ER)، وجود علاقة خطية بين المدخلات والمخرجات، مما قد يتجاهل التفاعلات غير الخطية بين أبعاد الاستدامة المختلفة. هذه القيود ذات صلة خاصة عند تفسير النتائج في الأطراف. أخيرًا، فإن تحليل آثار الأزمات معقد بسبب تحدي فصل تأثيرات الصدمات الخارجية عن تأثيرات استجابات السياسات، حيث تؤدي استراتيجيات مختلفة إلى نتائج كفاءة متنوعة تتأثر بعوامل سياقية أوسع. وبالتالي، يجب تفسير النتائج بحذر، مع مراعاة هذه القيود المنهجية.
DOI: https://doi.org/10.31181/ijes1512026278
Publication Date: 2026-04-15
Author(s): Stefan Petrov
Primary Topic: Efficiency Analysis Using DEA
Overview
The article presents a novel methodology for evaluating the efficiency of sustainability-related investments across the EU-27 member states from 2015 to 2024. Utilizing a combination of Data Envelopment Analysis (DEA), a composite efficiency coefficient, and cluster analysis, the study assesses the relationship between inputs and outcomes to provide a “value-for-money” evaluation of sustainable expenditures. Findings reveal significant disparities in efficiency among countries, with the Baltic states and certain Central and Eastern European nations demonstrating high efficiency, while traditionally recognized leaders like Sweden and France show lower returns on investment. The cluster analysis categorizes countries into four distinct groups based on their investment strategies and efficiency drivers, highlighting the varying impacts of policies and the necessity for tailored approaches.
A key conclusion of the research is that institutional quality is a more critical determinant of efficiency during crises than economic development levels. This insight emphasizes the need for sustainability objectives to incorporate indicators of administrative capacity to enhance resilience in times of crisis. The study identifies four strategic models for achieving sustainability—Dual Achievers, High Investment-Driven Performers, High Efficiency-Driven Optimizers, and Moderate Progress Maintainers—each requiring specific types of support to optimize their contributions to EU sustainability goals. The results advocate for a differentiated approach in EU policy design, particularly to address the unique vulnerabilities of Eastern European countries, and suggest that future sustainability frameworks should integrate measures of crisis resilience alongside traditional indicators. Overall, the proposed model serves as a foundational tool for improving resource allocation and policy formulation in the context of sustainability and crisis management.
Introduction
The introduction of the research paper outlines the European Union’s evolving development model, emphasizing a transition towards sustainability driven by regulatory frameworks like the European Green Deal and significant financial commitments exceeding EUR 1 trillion for sustainable investments over the next decade. Despite these ambitious goals, the paper highlights a critical gap in the assessment of resource efficiency across member states, as current monitoring primarily focuses on achieving sustainability targets and investment volumes without adequately evaluating the relationship between resources expended and sustainability outcomes.
The authors propose a framework to assess the efficiency of sustainable investments by linking outcomes to the resources utilized, thereby enabling a more nuanced economic evaluation of investment models. This approach is particularly pertinent given the long-term nature of sustainable investments and the limited availability of public resources. By shifting the discourse from merely quantifying investments to analyzing the economic returns on these investments, the paper advocates for a more comprehensive understanding of sustainability efforts, which is essential for effective policy formulation and resource allocation in the context of a green economy.
Methods
The methodology employed in this study utilizes Data Envelopment Analysis (DEA) to evaluate the efficiency of sustainability-related investments among EU Member States. DEA facilitates the calibration of individual indicators and the construction of a composite efficiency coefficient that integrates traditional outputs with weighted sustainability indicators. This comprehensive measure allows for an assessment of how effectively member states convert sustainable investments into measurable sustainability outcomes. The analytical framework encompasses several steps, including the selection of indicators, the construction of Sustainability Performance Scores (SPS) and Financial Investment Scores (FIS), the calculation of the efficiency coefficient (ER), DEA assessment, cluster analysis, and evaluation of crisis impacts.
To further analyze the results, a K-means clustering methodology is applied to categorize EU Member States based on their strategic profiles in achieving sustainable progress. This approach, based on the algorithm proposed by Stuart Lloyd, groups countries not merely in a linear ranking but according to their investment growth rates and efficiency improvement rates from 2015 to 2024. The study distinguishes between “investment-driven” and “efficiency-driven” models of sustainable growth. Feature standardization is performed using the StandardScaler normalization method, ensuring equal weighting of variables in the clustering process. The optimal number of clusters is determined by maximizing the silhouette coefficient while minimizing the Within-Cluster Sum of Squares (WCSS), with silhouette values indicating the quality of cluster separation and cohesion.
Results
The results of the clustering analysis reveal significant regional variations in the efficiency of sustainability-related investments across the EU-27, as illustrated by a heatmap and supported by K-means clustering, which identified an optimal number of seven clusters (silhouette coefficient = 0.464). This analysis delineates four distinct strategies for sustainability progress among the countries:
1. **Dual Achievers** (clusters 0 and 4) include Luxembourg, Poland, Slovakia, Latvia, and Portugal, which exhibit simultaneous substantial growth in sustainable investments (average 40.5%) and efficiency improvements (average 11.2%). Luxembourg’s success is attributed to its role in green finance, while the others effectively utilize EU structural funds.
2. **High Investment-Driven Performers** (clusters 1, 5, and 6) encompass Estonia, Sweden, Finland, Belgium, Greece, Ireland, Romania, France, and Slovenia, characterized by significant investment growth (average 44.2%) but minimal efficiency gains (0.2%). This pattern suggests a focus on funding scale rather than optimization, exemplified by France’s Green Deal initiatives.
3. **High Efficiency-Driven Optimizers** (cluster 3) consist of Bulgaria, Croatia, Czechia, Hungary, and Italy, which prioritize efficiency improvements (average gain 10.6%) with moderate investment growth (28.9%). Czechia stands out for its effective resource optimization under fiscal constraints.
4. **Moderate Progress Maintainers** (cluster 2) include Austria, Cyprus, Denmark, Germany, Lithuania, Malta, the Netherlands, and Spain, showing balanced but modest progress (33.1% investment growth and 4.1% efficiency improvement). This group reflects mature sustainability systems facing challenges in further optimization.
Statistical analyses confirm the distinctiveness of these clusters (F-statistics indicating significant differences), suggesting that tailored EU policies could enhance management capacity in investment-driven countries and support efficiency-driven ones. The findings challenge conventional notions of sustainability leadership, highlighting that multiple pathways exist for achieving sustainability, contingent on institutional capacity, fiscal conditions, and developmental stages. This nuanced understanding is vital for effective policy design and resource allocation.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the dual approaches to assessing sustainability policies: one focusing on the scale of resources invested and the other on the efficiency of resource utilization. While some studies suggest that increased funding can accelerate green transformations, others emphasize the importance of institutional capacity and policy coordination in achieving better outcomes. The paper argues that the impact of crises, such as the COVID-19 pandemic and the war in Ukraine, on the efficiency of sustainability investments has not been sufficiently explored. These crises serve as stress tests for green transition programs, revealing varying responses among countries, with some accelerating their transitions while others regress.
To address these gaps, the study proposes an efficiency assessment model that integrates Data Envelopment Analysis (DEA) with crisis impact assessments and clustering techniques. This model aims to measure the efficiency of sustainability-related investments by considering multiple and heterogeneous indicators. The research seeks to develop a methodology that allows for comparisons between EU member states and identifies patterns of progress in sustainability efforts. Ultimately, the study aims to quantify the effects of major crises on investment efficiency, providing insights for designing resilient policies that maintain effectiveness during adverse conditions. The proposed framework is expected to enhance the understanding of the economic efficiency of sustainability investments, linking them to broader economic concepts such as resource allocation and productivity.
Limitations
The section on limitations highlights several methodological constraints that impact the interpretation of the study’s findings. Firstly, the selection of sustainability indicators is limited by the availability of consistent data across countries and years, restricting the analysis primarily to economically and energetically relevant dimensions, while excluding critical factors such as biodiversity and air quality due to data incompleteness. Secondly, the weighting scheme employed in the Sustainability Performance Score (SPS) is influenced by the European Union’s policy priorities, introducing subjectivity into the results. Although a sensitivity analysis with alternative weights could enhance robustness, such an analysis was not conducted due to scope limitations.
Additionally, the efficiency measurement methodology, which utilizes Data Envelopment Analysis (DEA) and Efficiency Ratios (ER), assumes a linear relationship between inputs and outputs, potentially overlooking non-linear interactions among various sustainability dimensions. This limitation is particularly pertinent when interpreting results at the extremes. Lastly, the analysis of crisis effects is complicated by the challenge of disentangling the impacts of external shocks from those of policy responses, as different strategies yield varying efficiency outcomes influenced by broader contextual factors. Thus, the findings should be interpreted with caution, considering these methodological constraints.