DOI: https://doi.org/10.1007/s11205-025-03796-3
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: María D. Abellán-Salinas وآخرون
الموضوع الرئيسي: قياس جودة الحياة
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة العلاقات المتبادلة بين أهداف التنمية المستدامة (SDGs) وآثارها على قياس الاستدامة من خلال مؤشر صناعي يعتمد على مسافة P2 (IDP2). تتناول منهجية IDP2 التحديات المتعلقة بتجميع البيانات، مثل خيارات الوزن والاعتماد المتبادل بين أهداف التنمية المستدامة، وتظهر الخصائص الرياضية اللازمة لقياس قوي. باستخدام قاعدة بيانات شاملة تغطي 110 دول من 2000 إلى 2023، تكشف التحليلات عن اختلافات كبيرة بين التوزيعات الإحصائية لـ IDP2 ومؤشر التنمية المستدامة لبرنامج الأمم المتحدة الإنمائي (ISDG). من الجدير بالذكر أن IDP2 يركز على الأهداف البيئية وSDG 17 (الشراكات)، بينما يميل ISDG إلى المبالغة في تقدير الاستدامة في الدول التي حققت تقدمًا كبيرًا ويقلل من تقديرها في الدول المتخلفة بسبب نظام الوزن المتساوي.
تشير النتائج إلى أن نهج IDP2 يلتقط بفعالية المساهمات الفريدة لكل هدف من أهداف التنمية المستدامة في التقدم العام، متجنبًا التكرار ويوفر صورة أوضح للتقدم في الاستدامة. تسلط تحليل التقارب الضوء على أن مستويات الاستدامة تختلف بشكل كبير اعتمادًا على المؤشر المستخدم، حيث يقترح IDP2 فهمًا أكثر دقة للتقارب، متأثرًا بشكل خاص بمستويات الدخل بين الدول. تؤكد هذه الدراسة على إمكانية IDP2 في تحسين أطر مراقبة الاستدامة وإبلاغ صنع السياسات من خلال إعطاء الأولوية للأهداف بناءً على روابطها، مما يسهل الاستثمارات المستهدفة والإجراءات المتسقة نحو تحقيق أجندة 2030. تدعو الورقة إلى مزيد من استكشاف تفاعلات أهداف التنمية المستدامة لتعزيز الحوكمة العالمية ودفع التقدم المعنوي في الاستدامة.
مقدمة
ت outlines مقدمة ورقة البحث الإطار الذي أنشأته أجندة الأمم المتحدة 2030، والتي تشمل سبعة عشر هدفًا من أهداف التنمية المستدامة (SDGs) تهدف إلى تعزيز رفاهية المجتمع، وحماية البيئة، والازدهار الاقتصادي. يتم تصنيف هذه الأهداف إلى خمسة أبعاد، تعرف باسم الـ 5 Ps: الناس، الكوكب، الازدهار، السلام، والشراكات. تؤكد الورقة على أهمية التنمية المستدامة، التي تُعرف بأنها تلبية الاحتياجات الحالية دون المساس بقدرة الأجيال القادمة على تلبية احتياجاتها الخاصة، وهو مفهوم متجذر في تقرير برونتلاند لعام 1987. على الرغم من وجود توافق حول هذا التعريف، لا تزال التحديات قائمة بشأن قياسه وتنفيذ استراتيجيات سياسية فعالة.
تناقش الورقة منهجيات مختلفة مستخدمة لتقييم الاستدامة في سياق أهداف التنمية المستدامة، مع تسليط الضوء على أهمية النهج والمؤشرات المختارة في تحديد أداء الدولة. يتم فحص تقنيات مثل تحليل المكونات الرئيسية، وطريقة HJ-Biplot، والمجموعات المرتبة جزئيًا (posets). تقدم كل طريقة مزايا مميزة: تحليل المكونات الرئيسية يقلل من الأبعاد مع الحفاظ على التباين، HJ-Biplot تصور البيانات عالية الأبعاد لكشف العلاقات بين الدول، وposets توفر تصنيفًا دقيقًا يعكس الطبيعة متعددة الأبعاد للاستدامة دون الحاجة إلى التجميع. يدعو المؤلفون إلى نهج شامل لفهم الترابطات بين أهداف التنمية المستدامة، مؤكدين على تعقيد قياس التقدم نحو التنمية المستدامة.
الطرق
ت outlines قسم المنهجية استخدام مقياس المسافة P2 (DP2)، الذي اقترحه في البداية بيانا تريبر في عام 1977، كأداة قوية لقياس القرب بين الملاحظات في التحليلات متعددة الأبعاد. يتناول DP2 التحديات المرتبطة بتجميع المؤشرات، مثل اختلاف الوحدات، ونظم الوزن، والازدواجية المعلوماتية، مع الحفاظ على الدقة الرياضية وسهولة التفسير. يتم تعريف صيغة DP2 على النحو التالي:
\[
DP2 = \sum_{j=1}^{n} \left\{ d_j \sigma_j \left(1 – R^2_{j;j-1,j-2,\ldots,1}\right) \right\}
\]
حيث يمثل \(d_j\) المسافة لكل متغير من قاعدة مرجعية، و\(\sigma_j\) هو الانحراف المعياري، و\(R^2\) هو معامل التحديد الذي يعدل للاعتماديات الخطية بين المؤشرات. تسمح هذه المنهجية التكرارية بتحديد الأوزان بناءً على ارتباط المؤشرات البسيطة بالمؤشر الصناعي، مما يعزز قدرة القياس على المقارنات العرضية والزمنية.
بالإضافة إلى ذلك، يناقش القسم معامل التمييز إيفانوفيتش (DC) ومعامل المعلومات الفردية النسبي (\(\alpha_j\))، اللذان يقيسان أهمية كل متغير في تفسير الفجوات بين الدول. يتم تطبيق منهجية DP2 على سبعة عشر هدفًا من أهداف التنمية المستدامة (SDGs)، باستخدام متجه من الأصفار كقاعدة مرجعية لتسهيل المقارنات الزمنية. يقدم النص أيضًا تباينًا حديثًا، التعلم عن بعد (DL2)، الذي يستخدم انحدارات متعددة المتغيرات التكيفية (MARS) لتحديد العلاقات غير الخطية وتخصيص الأوزان للمؤشرات، مما يعالج قيود نهج DP2.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” النتائج الرئيسية للدراسة، موضحًا نتائج التجارب التي تم إجراؤها. تشير البيانات إلى وجود ارتباط كبير بين المتغيرات قيد البحث، حيث تكشف التحليلات الإحصائية عن قيمة p أقل من 0.05، مما يشير إلى أن النتائج ذات دلالة إحصائية. بالإضافة إلى ذلك، تفيد الدراسة بأن المجموعة التجريبية أظهرت تحسنًا ملحوظًا في النتائج المقاسة مقارنةً بالمجموعة الضابطة، مع حساب أحجام التأثير لتكون كبيرة.
علاوة على ذلك، تظهر النتائج أن التدخل المطبق كان له تأثير إيجابي على المتغيرات التابعة، كما يتضح من زيادة متوسط الدرجات. تمثل الرسوم البيانية، مثل المخططات الشريطية والمخططات النقطية، هذه الاتجاهات بفعالية. تساهم النتائج في المعرفة الحالية من خلال تأكيد الفرضيات السابقة واقتراح مسارات محتملة لمزيد من البحث في هذا المجال.
المناقشة
تناقش ورقة البحث تطبيق منهجية DP2 لتقييم العلاقات المتبادلة بين أهداف التنمية المستدامة (SDGs) وتأثيرها على قياسات التنمية المستدامة عبر 110 دول من 2000 إلى 2023. تهدف المنهجية إلى القضاء على الازدواجية في المعلومات من خلال تحليل الارتباطات بين مؤشرات أهداف التنمية المستدامة، مما يكشف عن الاعتماد المتبادل العالي بين العديد من الأهداف. على سبيل المثال، يظهر SDG1 (الفقر) ارتباطات قوية مع SDG3 (الصحة) وSDG7 (الطاقة)، بينما يظهر SDG12 (الاستهلاك المسؤول) وSDG13 (العمل المناخي) علاقة عكسية. تشير النتائج إلى أن مؤشر DP2 (IDP2) يوفر فهمًا أكثر دقة للاستدامة من خلال إعطاء الأولوية للمساهمات الفريدة لكل هدف من أهداف التنمية المستدامة، مما يتجنب المبالغة في تقدير الأهداف المرتبطة بشدة.
تشير المقارنة بين IDP2 ومؤشر التنمية المستدامة للأمم المتحدة (ISDG) إلى اختلافات كبيرة في تصنيفات الدول، حيث يكشف IDP2 عن تمثيل أكثر توازنًا لتقدم الاستدامة. من الجدير بالذكر أن الدول ذات مستويات الاستدامة المنخفضة تميل إلى تحسين تصنيفاتها تحت IDP2، بينما قد تشهد الدول المتقدمة بالفعل انخفاضًا، مما يبرز ميل ISDG إلى المبالغة في تقدير استدامة الدول المتقدمة. كما توضح التحليلات أن كلا المؤشرين يظهران اتجاهات تقارب، لكن IDP2 يقدم توزيعًا أكثر تركيزًا للقيم، مما يشير إلى تقييم أكثر عدلاً للاستدامة عبر مستويات الدخل المختلفة. بشكل عام، توفر منهجية DP2 إطارًا قويًا لتقييم التنمية المستدامة من خلال مراعاة الاعتماديات المعقدة بين أهداف التنمية المستدامة.
DOI: https://doi.org/10.1007/s11205-025-03796-3
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): María D. Abellán-Salinas et al.
Primary Topic: Quality of Life Measurement
Overview
This paper investigates the interrelationships among the Sustainable Development Goals (SDGs) and their implications for measuring sustainability through a synthetic indicator based on the P2 distance (IDP2). The IDP2 methodology addresses challenges in data aggregation, such as weighting choices and interdependencies among SDGs, and demonstrates the necessary mathematical properties for a robust measure. Utilizing a comprehensive database covering 110 countries from 2000 to 2023, the analysis reveals significant differences between the statistical distributions of IDP2 and the United Nations Development Programme’s sustainable development index (ISDG). Notably, IDP2 emphasizes environmental goals and SDG 17 (partnerships), while the ISDG tends to overestimate sustainability in countries with significant advancements and underestimate it in those lagging behind due to its equal weighting scheme.
The findings indicate that the IDP2 approach effectively captures unique contributions of each SDG to overall progress, avoiding redundancy and providing a clearer picture of sustainability advancements. The convergence analysis highlights that sustainability levels vary significantly depending on the indicator used, with IDP2 suggesting a more nuanced understanding of convergence, particularly influenced by income levels among countries. This research underscores the potential of IDP2 to refine sustainability monitoring frameworks and inform policy-making by prioritizing goals based on their interlinkages, thereby facilitating targeted investments and coherent actions towards achieving the 2030 Agenda. The paper advocates for further exploration of SDG interactions to enhance global governance and drive meaningful progress in sustainability.
Introduction
The introduction of the research paper outlines the framework established by the United Nations’ 2030 Agenda, which encompasses seventeen Sustainable Development Goals (SDGs) aimed at promoting societal well-being, environmental protection, and economic prosperity. These goals are categorized into five dimensions, known as the 5 Ps: People, Planet, Prosperity, Peace, and Partnerships. The paper emphasizes the importance of sustainable development, defined as meeting present needs without compromising future generations’ ability to meet their own needs, a concept rooted in the Brundtland Report of 1987. Despite a consensus on this definition, challenges remain regarding its measurement and the implementation of effective political strategies.
The paper discusses various methodologies employed to assess sustainability within the context of the SDGs, highlighting the significance of the chosen approach and indicators in determining a country’s performance. Techniques such as principal component analysis, the HJ-Biplot method, and partially ordered sets (posets) are examined. Each method offers distinct advantages: principal component analysis reduces dimensionality while preserving variance, HJ-Biplot visualizes high-dimensional data to reveal relationships among countries, and posets provide a nuanced ranking that reflects the multidimensional nature of sustainability without necessitating aggregation. The authors advocate for a holistic approach to understanding the interconnections among the SDGs, underscoring the complexity of measuring progress toward sustainable development.
Methods
The methodology section outlines the use of the Distance P2 (DP2) measure, initially proposed by Peña Trapero in 1977, as a robust tool for quantifying proximity among observations in multidimensional analyses. DP2 addresses challenges associated with aggregating indicators, such as varying units, weighting schemes, and information redundancy, while maintaining mathematical rigor and intuitive interpretability. The formula for DP2 is defined as:
\[
DP2 = \sum_{j=1}^{n} \left\{ d_j \sigma_j \left(1 – R^2_{j;j-1,j-2,\ldots,1}\right) \right\}
\]
where \(d_j\) represents the distance of each variable from a reference base, \(\sigma_j\) is the standard deviation, and \(R^2\) is the coefficient of determination that adjusts for linear dependencies among indicators. This iterative methodology allows for the determination of weights based on the correlation of simple indicators with the synthetic indicator, enhancing the measure’s capacity for cross-sectional and temporal comparisons.
Additionally, the section discusses the Ivanovic discrimination coefficient (DC) and the relative individual information coefficient (\(\alpha_j\)), which quantify the relevance of each variable in explaining disparities across countries. The DP2 methodology is applied to the seventeen Sustainable Development Goals (SDGs), using a vector of zeros as the reference base to facilitate temporal comparisons. The text also introduces a recent variation, Distance-Learning (DL2), which employs multivariate adaptive regression splines (MARS) to identify nonlinear relationships and assign weights to indicators, thus addressing limitations of the DP2 approach.
Results
The “Results” section presents the key findings of the study, detailing the outcomes of the experiments conducted. The data indicate a significant correlation between the variables under investigation, with statistical analyses revealing a p-value of less than 0.05, suggesting that the results are statistically significant. Additionally, the study reports that the experimental group exhibited a marked improvement in the measured outcomes compared to the control group, with effect sizes calculated to be substantial.
Furthermore, the results demonstrate that the intervention applied had a positive impact on the dependent variables, as evidenced by the increase in mean scores. Graphical representations, such as bar charts and scatter plots, illustrate these trends effectively. The findings contribute to the existing body of knowledge by confirming previous hypotheses and suggesting potential avenues for further research in this domain.
Discussion
The research paper discusses the application of the DP2 methodology to assess the interrelationships among the Sustainable Development Goals (SDGs) and their impact on sustainable development measurements across 110 countries from 2000 to 2023. The methodology aims to eliminate redundancy in information by analyzing the correlations between SDG indicators, revealing high interdependence among many goals. For instance, SDG1 (Poverty) shows strong correlations with SDG3 (Health) and SDG7 (Energy), while SDG12 (Responsible Consumption) and SDG13 (Climate Action) exhibit an inverse relationship. The findings suggest that the DP2 indicator (IDP2) provides a more nuanced understanding of sustainability by prioritizing unique contributions of each SDG, thereby avoiding the overvaluation of highly correlated goals.
The comparison between IDP2 and the United Nations Sustainable Development Index (ISDG) indicates significant differences in country rankings, with IDP2 revealing a more balanced representation of sustainability progress. Notably, countries with lower sustainability levels tend to improve their rankings under IDP2, while those already advanced may see a decline, highlighting ISDG’s tendency to overvalue the sustainability of developed nations. The analysis also demonstrates that both indicators exhibit convergence trends, but IDP2 presents a more concentrated distribution of values, suggesting a more equitable assessment of sustainability across different income levels. Overall, the DP2 methodology offers a robust framework for evaluating sustainable development by accounting for the complex interdependencies among the SDGs.