Statystyczna ocena poziomu rozwoju gospodarki cyrkularnej krajów UE-28

Środowiskowe, gospodarcze i społeczne konsekwencje ciągłego wyczerpywania zasobów naturalnych unaoczniły konieczność zmiany postępowania wobec środowiska naturalnego. Część podmiotów wciąż jest jednak zakorzenionych w tradycyjnej i niezrównoważonej liniowej gospodarce, którą trafnie oddają słowa „weź, wyprodukuj, zużyj, wyrzuć”. Opiera się ona na produkcji, użytkowaniu i wytwarzaniu odpadów. Przeciwieństwem jest gospodarka cyrkularna (ang. circular economy – CE) zapowiadająca zmianę sposobu, w jaki społeczeństwo jest powiązane z naturą.

CE opiera się na zamykaniu obiegów produkcyjnych i konsumpcyjnych w celu niwelowania negatywnego oddziaływania na środowisko. Wiodącą zasadę CE jest podejście „3R” tj. „zmniejszyć zużycie, użyć ponownie, poddać recyklingowi” (ang. reduce, reuse, recycle) polegające na zapobieganiu powstawaniu odpadów, ponownym użytkowaniu oraz odzysku i recyklingu surowców.

Celem artykułu jest statystyczna ocena stanu zaawansowania gospodarek krajów UE-28 w zakresie realizacji założeń koncepcji CE poprzez sporządzenie rankingu i klasyfikacji krajów UE w okresie 2010–2016.

Dane, metoda

Analizę porównawczą krajów UE przeprowadzono z uwzględnieniem zmiennych reprezentujących cztery wyróżnione przez Eurostat obszary, tj.:

1. Produkcja i konsumpcja

   X₁ – ilość wytwarzanych odpadów komunalnych na mieszkańca (kg per capita) (D)

   X₂ – wytwarzanie odpadów ogółem (z wyjątkiem głównych odpadów mineralnych) na jednostkę PKB (kg na tys. euro) (2010) (D)

   X₃ – wytwarzanie odpadów ogółem (z wyjątkiem głównych odpadów mineralnych) w odniesieniu do krajowej konsumpcji materiałów (%) (D)

2. Gospodarowanie odpadami

   X₄ – poziom recyklingu odpadów komunalnych (%) (S)

   X₅ – poziom recyklingu wszystkich odpadów z wyłączeniem głównych odpadów mineralnych (%) (S)

   X₆ – poziom recyklingu odpadów opakowaniowych według rodzaju opakowania (%) (opakowania) (S)

   X₇ – poziom recyklingu odpadów opakowaniowych według rodzaju opakowania (%) (opakowania z tworzyw sztucznych) (S)

   X₈ – poziom recyklingu odpadów opakowaniowych według rodzaju opakowania (opakowania drewniane) (%) (S)

   X₉ – poziom recyklingu zużytego sprzętu elektrycznego i elektronicznego (%) (S)

   X₁₀ – poziom recyklingu bioodpadów (per capita) (S)

   X₁₁ – stopień odzysku odpadów z budowy i rozbiórki (%) (S)

3. Surowce wtórne

   X₁₂ – wskaźnik cyrkularnego zużycia materiałów (% całkowitego zużycia materiałów) (S)

   X₁₃ – handel surowcami poddającymi się procesowi recyklingu (import z krajów spoza UE) w tonach na tysiąc mieszkańców (S)

   X₁₄ – handel surowcami poddającymi się procesowi recyklingu (eksport do krajów spoza UE) w tonach na tysiąc mieszkańców (S)

   X₁₅ – handel surowcami poddającymi się procesowi recyklingu (import z krajów UE) w tonach na tysiąc mieszkańców (S)

   X₁₆ – handel surowcami poddającymi się procesowi recyklingu (eksport do krajów UE) w tonach na tysiąc mieszkańców (S)

4. Konkurencyjność i innowacje

   X₁₇ – liczba patentów związanych z gospodarowaniem odpadami i recyklingiem odpadów na milion mieszkańców (S).

Wśród 17 zmiennych określających CE, większość stanowiły stymulanty (S) – 14 zmiennych, do grupy destymulant (D) zaliczono 3 zmienne.

Miarę syntetyczną (MS_i, i=1, …, 28) poziomu rozwoju CE wyznaczono za pomocą metody unitaryzacji zerowanej. Założenia metody oraz poszczególne jej etapy opisał m.in. Kukuła (2000). Miara ta przyjmuje wartości z przedziału [0,1]. Im wyższa wartość miary, tym wyższy poziom rozwoju obiektu pod względem badanego zjawiska.

Biorąc za podstawę wartości miary dokonano klasyfikacji krajów UE-28 na grupy podobne pod względem poziomu rozwoju CE według schematu (Nowak 1990):

Grupa 1: MS_i ≥ MS̅_i + S_i - wysoki poziom

Grupa 2: MS̅_i + S_i > MS_i ≥ MS̅_i - średnio-wysoki poziom

Grupa 3: MS̅_i > MS_i ≥ MS̅_i - S_i - średnio-niski poziom

Grupa 4: MS_i < MS̅_i - S_i - niski poziom

gdzie: MS̅_i – wartość średnia miernika syntetycznego, S_i – odchylenie standardowe miernika.

Wyniki

Ocena poziomu rozwoju CE przeprowadzona za pomocą pojedynczych wskaźników daje pewien obraz wdrażania tej koncepcji. Na ich podstawie trudno jest jednak sformułować wnioski ogóle. Znacznym ułatwieniem może być wykorzystanie metody unitaryzacji zerowanej, która pozwala uwzględnić równoczesny wpływ wszystkich zmiennych na jedną zmienną syntetyczną. Wartości tej miary zawiera tab. 1.

Tab. 1. Wartości syntetycznego miernika (MSi) dla krajów UE w latach 2010 i 2016

Na podstawie wartości z tab. 1. dokonano klasyfikacji krajów UE-28 na cztery grupy ze względu na stan zaawansowania CE. Wyniki klasyfikacji przedstawiono na rys. 1 i rys 2.

Rys. 1. Klasyfikacja krajów UE-28 (2010)

Rys. 2. Klasyfikacja krajów UE-28 (2016)

W 2010 r. obszar UE-28 był zdominowany przez kraje, których poziom rozwoju CE określono jako średnio-niski (Grupa 3). Tworzyły go przede wszystkim kraje Europy Środkowo-Wschodniej, kraje bałtyckie, kraje położone na Półwyspie Iberyjskim oraz Finlandia. Niestety kraje te nie należą do gospodarczej czołówki UE, a są wśród nich w większości państwa, które przystąpiły do UE w roku 2004 i później (Bułgaria, Rumunia).

Liderzy gospodarczy UE zostali sklasyfikowani do grupy pierwszej oraz drugiej. Pomimo korzystnej klasyfikacji, jak i wysokich pozycji w rankingach problemem wysoko rozwiniętych krajów Unii jest, w porównaniu do krajów słabiej rozwiniętych, duża ilość generowanych odpadów. Problem ten dotyka również kraje o niskim poziomie rozwoju CE, tj. Grecję oraz wyspiarskie Cypr i Maltę.

Rok 2016 nie przyniósł wyraźnej poprawy sytuacji w zakresie klasyfikacji krajów UE-28 pod względem CE. Obszar UE charakteryzujący się niskim poziomem rozwoju CE powiększył się o Estonię i Rumunię, a tym samym nie odnotowano poprawy w krajach sklasyfikowanych w 2010 r. najniżej. W porównaniu do 2010 r. zmniejszeniu uległa liczba liderów pod względem CE. Swoją grupę klasyfikacyjną poprawiła Słowenia, Portugalia i Litwa, a pogorszyła Dania, Szwecja i Austria.

Wnioski

CE uzyskuje obecnie status kluczowego kierunku rozwoju gospodarczego wielu regionów świata, w tym krajów UE. Zgodnie z ideą CE wzrost i rozwój powinien się odbywać w sposób odpowiedzialny, z zachowaniem zasady minimalizowania presji na środowisko naturalne, z poszanowaniem zasobów naturalnych.

Dla zapewnienia dynamicznego rozwoju CE – ze względu na wzajemne powiązania rozpatrywanych obszarów – niezbędny jest względnie równomierny rozwój każdego z nich. Jak pokazały przeprowadzone badania – pomimo stopniowego wyrównywania się dysproporcji – wciąż istnieją znaczące różnice w poziomie CE pomiędzy krajami UE. Różnice te są obserwowane w zasadzie w każdym z wymienionych obszarów CE i mają związek ze specyfiką gospodarek poszczególnych krajów, obowiązującymi wzorcami produkcji i konsumpcji, przyjętym modelem zarządzania – w szczególności w obszarze odpadów, poziomem rozwoju gospodarczego – ściśle powiązanym z poziomem innowacyjności (Derej 2017).

Zaprezentowane wyniki wyraźnie wskazują na konieczność intensyfikacji działań poszczególnych krajów w kierunku dostosowania się do wytycznych unijnych, regulujących m.in. docelowe poziomy składowania odpadów, odzysku czy też recyklingu. Nie bez znaczenia jest również konieczność podnoszenia konkurencyjności i innowacyjności zapóźnionych w sferze B+R krajów, tak aby miały one szansę podjąć stojące przed nimi wyzwania. Wyższy poziom technologiczny gospodarki oznacza wyższy stopień przetwarzania odpadów, wyższy poziom odzysku – w tym recyklingu, a w rezultacie niższy poziom zużycia zasobów.

Bibliografia

Derej, W., 2017. Eco-innovations and European Union development based on the example of the municipal waste economy. Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach. 324, 20–32.

Eurostat database. https://ec.europa.eu/eurostat/web/circular-economy/indicators/main-Tabelas.2019.01.30

Kukuła, K., 2000. Metoda unitaryzacji zerowanej. Wyd. Naukowe PWN, Warszawa.

Nowak, E., 1990. Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodarczych. PWE, Warszawa.

Pociecha, J., Zając, K., 1989. Cluster analysis methods, regression modelling. Control Cybern.18(1), 69–80.