DOI: https://doi.org/10.30657/pea.2026.32.23
تاريخ النشر: 2026-05-08
المؤلف: Roman Lacko وآخرون
الموضوع الرئيسي: تحليل الكفاءة باستخدام DEA
نظرة عامة
تقيّم هذه الدراسة كفاءة البيئة المتعلقة بالنفايات عبر ثماني مناطق NUTS-3 في سلوفاكيا، مع التركيز على الاتجاهات والتغيرات في الكفاءة من 2018 إلى 2023. باستخدام تحليل تغليف البيانات مع نموذج العوائد المتغيرة على المقياس، تفحص البحث ثلاثة أنواع متميزة من النفايات الصلبة المنزلية. يتم تصحيح مقاييس الكفاءة من خلال نهج مزدوج للتمهيد، وتدمج التحليل المتغيرات البيئية مثل كثافة السكان، ومتوسط العمر، ومؤشر الاعتماد العمري. تكشف النتائج الرئيسية أن نسبة أعلى من الأفراد غير النشطين اقتصاديًا تؤثر سلبًا على كفاءة توليد النفايات، بينما يؤثر متوسط العمر بشكل إيجابي عليها. تؤكد الدراسة على أهمية الفوارق الإقليمية وتقترح سياسات مستهدفة لإدارة العمر والتعليم لتعزيز ممارسات إدارة النفايات.
تختتم الورقة بعدة توصيات سياسية على المستويين الوطني والأوروبي، داعيةً إلى مبادرات شاملة لفصل النفايات تعالج أيضًا السكان غير المنتجين اقتصاديًا، مثل المتقاعدين والطلاب الشباب. تقترح استراتيجيات توعية متمايزة بناءً على السياق الجغرافي وكثافة السكان، وتعزز المسؤولية البيئية بين البالغين الأصغر سنًا وتحافظ على جهود إدارة النفايات خلال الأزمات. تسلط النتائج الضوء على الفروق الإقليمية الكبيرة في إدارة النفايات الصلبة المنزلية وتؤكد على دور النضج الديموغرافي كمؤشر رئيسي لكفاءة البيئة. تشمل القيود مشكلات توفر البيانات على مستوى NUTS-3 وإمكانية التكرار الزائف في التحليل. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية استخدام نماذج الاقتصاد المكاني واستكشاف التحليلات على مستوى البلديات لفهم الديناميات الإقليمية بشكل أفضل.
مقدمة
تتناول مقدمة هذه الورقة البحثية التحدي المستمر لتوليد النفايات وإدارتها، مشددةً على أنه بينما السيناريو المثالي هو القضاء على إنتاج النفايات، فإن هذا يظل غير عملي. وبالتالي، يتركز الاهتمام على تحسين عمليات إدارة النفايات عبر مستويات مختلفة – الدولية والوطنية والإقليمية والشركات والأسر الفردية. تبرز الورقة دمج التقنيات المتقدمة، مثل التوائم الرقمية، وحلول التوجيه الرياضية، ونظم المعلومات الجغرافية (GIS)، والذكاء الاصطناعي (AI) مع إنترنت الأشياء (IoT)، لتحسين هذه العمليات.
تهدف الدراسة إلى المساهمة في مشروع أوسع يسعى إلى تحسين توجيه جمع النفايات، وخاصة للنفايات المنزلية في جمهورية سلوفاكيا. ستبحث كيف تؤثر العوامل الديموغرافية، مثل العمر، ومؤشرات أخرى على قابلية التنبؤ بتوليد النفايات الصلبة المنزلية، إلى جانب تحليل الاتجاهات الزمنية في كفاءة البيئة المتعلقة بالنفايات الإقليمية. تشمل هيكل الورقة مراجعة أدبية لوضع البحث في سياقه، وقسم منهجي يوضح الأساليب والبيانات المستخدمة، تليه النتائج، والمناقشات، والاستنتاجات التي تهدف إلى إبلاغ صنع السياسات واستراتيجيات إدارة النفايات العملية.
طرق
في هذا القسم، يحدد المؤلفون الإطار المنهجي المستخدم لتقييم كفاءة البيئة في إدارة النفايات عبر ثماني مناطق في سلوفاكيا، باستخدام تحليل تغليف البيانات (DEA) وتحليل الحدود العشوائية (SFA). تعتمد الدراسة نموذج DEA موجه نحو المدخلات مع عوائد متغيرة على المقياس (VRS)، حيث تشير الأبحاث السابقة إلى ملاءمته على افتراض العوائد الثابتة على المقياس (CRS). يتضمن التحليل بيانات من 2018 إلى 2023، مع التركيز على المدخلات مثل المنطقة الإقليمية والسكان، بينما تشمل المخرجات الناتج المحلي الإجمالي (GDP) وأنواع مختلفة من النفايات الصلبة المنزلية (مختلطة، مفروزة، وإجمالية). تدمج المنهجية أيضًا المخرجات غير المرغوب فيها، وتحديدًا توليد النفايات، في تقييم الكفاءة، وفقًا للإطار المقترح من قبل كورهونن ولوبتاك (2004).
يستخدم المؤلفون تحليل الانحدار لاستكشاف تأثير المتغيرات البيئية، بما في ذلك كثافة السكان، والتركيب الديموغرافي، ونشاط الشحن البري، على كفاءة البيئة. يستخدمون نهج التمهيد المزدوج لاشتقاق درجات كفاءة البيئة المصححة من التحيز، ويجرون انحدارًا مقطوعًا لتقييم أهمية المتغيرات المختارة. يتم إجراء التحليل باستخدام RStudio مع حزمة rDEA، وتهدف الدراسة إلى تقديم فهم شامل للعلاقة بين النشاط الاقتصادي وتوليد النفايات، مع تسليط الضوء على الاتجاهات في إنتاج النفايات وديناميات السكان عبر المناطق. تشير النتائج إلى اتجاهات متباينة في توليد النفايات ونمو الناتج المحلي الإجمالي، مع زيادات ملحوظة في مقاييس كفاءة البيئة والتحولات الديموغرافية عبر المناطق المراقبة.
نتائج
تكشف نتائج تحليل تغليف البيانات (DEA) باستخدام نماذج العوائد المتغيرة على المقياس (VRS) عن تفاوتات إقليمية كبيرة في كفاءة البيئة المتعلقة بإدارة النفايات الصلبة المنزلية (HSW) عبر سلوفاكيا. يشير النموذج 1 إلى أن منطقة BA تظهر باستمرار كفاءة عالية، بينما المناطق الشرقية مثل KE وPO هي الأقل كفاءة، على الرغم من أن كلاهما أظهر تحسنًا من 2019 إلى 2023. ومن الجدير بالذكر أن منطقة TN حققت كفاءة في 2021 و2023، مما يشير إلى اتجاهات إيجابية في كفاءة البيئة. يبرز النموذج 2 أيضًا أن مناطق BA وTN وTT حافظت على كفاءتها، بينما شهدت PO وKE تراجعًا، خاصة خلال جائحة COVID-19، التي أثرت سلبًا على الكفاءة عبر معظم المناطق.
يسلط التحليل الضوء أيضًا على أهمية العوامل الديموغرافية في التأثير على كفاءة البيئة. ظهر متوسط عمر السكان كمؤشر قوي على الكفاءة، حيث يرتبط متوسط الأعمار الأعلى بممارسات أفضل في إدارة النفايات. على العكس، أثر مؤشر الشيخوخة الأعلى سلبًا على الكفاءة، مما يشير إلى أن المناطق التي تحتوي على نسبة أكبر من الأفراد غير المنتجين تواجه تحديات في الحفاظ على أنظمة فعالة لإدارة النفايات. تشير النتائج إلى أنه على الرغم من وجود تحسينات بعد الجائحة، فإن الاتجاه المستمر لشيخوخة السكان يشكل خطرًا محتملاً على مكاسب كفاءة البيئة المستقبلية في سلوفاكيا، مما يتطلب تدخلات سياسية عاجلة للحفاظ على أداء إدارة النفايات وتعزيزه.
مناقشة
تؤكد قسم المناقشة في الورقة على الدور الحاسم لإدارة النفايات الفعالة في تحقيق التنمية المستدامة، مع تسليط الضوء على العوامل المتعددة التي تؤثر على توليد النفايات وإدارتها. تشير إلى أنه بينما يبقى مثالي الصفر نفايات بعيد المنال، فقد حددت الأبحاث المستمرة مجموعة متنوعة من المحددات الديموغرافية والاقتصادية والسياسية التي تؤثر على إنتاج النفايات وكفاءة إدارتها. على سبيل المثال، تشير الدراسات إلى أن كثافة السكان وتركيب العمر تؤثر بشكل كبير على توليد النفايات، مع نتائج مختلطة عبر مناطق مختلفة، خاصة في أوروبا. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى سياسات إدارة نفايات مصممة خصيصًا تأخذ في الاعتبار الخصائص الإقليمية والعوامل الديموغرافية، خاصة في سياق توافق سلوفاكيا مع اللوائح الأوروبية.
تحدد الورقة أيضًا فجوات معينة في الأبحاث الحالية، خاصة فيما يتعلق بتطبيق تحليل تغليف البيانات (DEA) لتقييم كفاءة إدارة النفايات الصلبة البلدية على مستوى NUTS-3 في سلوفاكيا. تقترح تقييمًا شاملاً لكفاءة البيئة المتعلقة بالنفايات الصلبة المنزلية، مع فحص تأثير المتغيرات الديموغرافية على هذه الكفاءة. تشير النتائج إلى أن النضج الديموغرافي هو مؤشر قوي لكفاءة البيئة، بينما تختلف آثار كثافة السكان حسب نوع النفايات، مما يتطلب نهج سياسات متمايزة. تشمل قيود الدراسة مشكلات توفر البيانات وإمكانية التكرار الزائف، التي يعترف بها المؤلفون ويتناولونها من خلال فحوصات القوة. تقترح اتجاهات البحث المستقبلية استخدام نماذج الاقتصاد المكاني لفهم الديناميات بين المناطق بشكل أفضل واستكشاف التحليلات على مستوى البلديات.
DOI: https://doi.org/10.30657/pea.2026.32.23
Publication Date: 2026-05-08
Author(s): Roman Lacko et al.
Primary Topic: Efficiency Analysis Using DEA
Overview
This study evaluates waste-related eco-efficiency across Slovakia’s eight NUTS-3 regions, focusing on trends and efficiency changes from 2018 to 2023. Utilizing Data Envelopment Analysis with a variable returns to scale model, the research examines three distinct types of household solid waste. Efficiency measures are bias-corrected through a double-bootstrap approach, and the analysis incorporates environmental variables such as population density, median age, and the age dependency index. Key findings reveal that a higher proportion of economically inactive individuals negatively affects waste generation efficiency, while median age positively influences it. The study emphasizes the importance of regional disparities and suggests targeted policies for age management and education to enhance waste management practices.
The paper concludes with several policy recommendations for national and EU levels, advocating for comprehensive waste separation initiatives that also address economically unproductive populations, such as pensioners and young students. It suggests differentiated awareness strategies based on geographical context and population density, promoting environmental responsibility among younger adults and maintaining waste management efforts during crises. The findings highlight significant interregional differences in household solid waste management and underscore the role of demographic maturity as a key predictor of eco-efficiency. Limitations include data availability issues at the NUTS-3 level and potential pseudoreplication in the analysis. Future research directions include employing spatial econometric models and exploring municipal-level analyses to better understand regional dynamics.
Introduction
The introduction of this research paper addresses the longstanding challenge of waste generation and management, emphasizing that while the ideal scenario is to eliminate waste production, this remains impractical. Consequently, the focus is on enhancing waste management processes across various levels—international, national, regional, corporate, and individual households. The paper highlights the integration of advanced technologies, such as digital twins, mathematical routing solutions, Geographic Information Systems (GIS), and artificial intelligence (AI) combined with the Internet of Things (IoT), to improve these processes.
The study aims to contribute to a broader project that seeks to optimize waste collection routing, particularly for household waste in the Slovak Republic. It will investigate how demographic factors, such as age, and other indicators affect the predictability of household solid waste generation, alongside analyzing time trends in regional waste-related eco-efficiency. The structure of the paper includes a literature review to contextualize the research, a methodological section detailing the approaches and data used, followed by results, discussions, and conclusions aimed at informing policy-making and practical waste management strategies.
Methods
In this section, the authors outline the methodological framework employed to assess eco-efficiency in waste management across eight regions in Slovakia, utilizing Data Envelopment Analysis (DEA) and Stochastic Frontier Analysis (SFA). The study adopts an input-oriented DEA model with variable returns to scale (VRS), as prior research indicates its appropriateness over the constant returns to scale (CRS) assumption. The analysis incorporates data from 2018 to 2023, focusing on inputs such as regional area and population, while outputs include Gross Domestic Product (GDP) and various types of household solid waste (mixed, sorted, and total). The methodology also integrates undesirable outputs, specifically waste generation, into the efficiency assessment, following the framework proposed by Korhonen and Luptáčik (2004).
The authors employ regression analysis to explore the impact of environmental variables, including population density, demographic structure, and road freight activity, on eco-efficiency. They utilize a double bootstrap approach to derive bias-corrected eco-efficiency scores, conducting truncated regression to evaluate the significance of selected variables. The analysis is performed using RStudio with the rDEA package, and the study aims to provide a comprehensive understanding of the relationship between economic activity and waste generation, highlighting trends in waste production and population dynamics across the regions. The findings indicate varying trends in waste generation and GDP growth, with notable increases in eco-efficiency metrics and demographic shifts across the monitored regions.
Results
The results of the Data Envelopment Analysis (DEA) using Variable Returns to Scale (VRS) models reveal significant regional disparities in eco-efficiency related to household solid waste (HSW) management across Slovakia. Model 1 indicates that the BA region consistently demonstrates high efficiency, while eastern regions such as KE and PO are the least efficient, although both have shown improvements from 2019 to 2023. Notably, the TN region achieved efficiency in 2021 and 2023, suggesting positive trends in eco-efficiency. Model 2 further highlights that BA, TN, and TT regions maintained their efficiency, while PO and KE experienced declines, particularly during the COVID-19 pandemic, which negatively impacted efficiency across most regions.
The analysis also underscores the importance of demographic factors in influencing eco-efficiency. The median age of the population emerged as a strong predictor of efficiency, with higher median ages correlating with better waste management practices. Conversely, a higher aging index negatively affected efficiency, indicating that regions with a larger proportion of non-productive age individuals face challenges in maintaining effective waste management systems. The findings suggest that while there have been improvements post-pandemic, the ongoing aging population trend poses a potential risk to future eco-efficiency gains in Slovakia, necessitating urgent policy interventions to sustain and enhance waste management performance.
Discussion
The discussion section of the paper emphasizes the critical role of effective waste management in achieving sustainable development, highlighting the multifaceted factors influencing waste generation and management. It notes that while the ideal of zero waste remains elusive, ongoing research has identified various demographic, economic, and political determinants that affect waste production and management efficiency. For instance, studies indicate that population density and age structure significantly impact waste generation, with mixed results across different regions, particularly in Europe. The authors stress the need for tailored waste management policies that consider regional characteristics and demographic factors, especially in the context of Slovakia’s alignment with EU regulations.
The paper also identifies specific gaps in existing research, particularly regarding the application of Data Envelopment Analysis (DEA) to assess municipal solid waste management eco-efficiency at the NUTS-3 regional level in Slovakia. It proposes a comprehensive evaluation of eco-efficiency related to household solid waste, examining the influence of demographic variables on this efficiency. The findings suggest that demographic maturity is a strong predictor of eco-efficiency, while the effects of population density vary by waste type, necessitating differentiated policy approaches. Limitations of the study include data availability and potential pseudoreplication issues, which the authors acknowledge and address through robustness checks. Future research directions are suggested, including the use of spatial econometric models to better understand inter-regional dynamics and the exploration of municipal-level analyses.